數字化情境下用戶參與產品創新組態效應研究
——基于TOE框架的fsQCA分析

古安偉，蔣慧慧，魯喜鳳，陳素素

(1.吉林大學 商學與管理學院，吉林 長春 130012；2.吉林財經大學 會計學院，吉林 長春 130117)

0 引言

面對復雜多變、模糊不定的數字化經營環境，有限的內部資源和能力難以實現企業持續創新目標。借助數字技術實現資源整合，推動內外協同增效，成為企業創新發展、尋求突破的重要戰略舉措[1]。遵循利益相關者理論和服務主導邏輯，用戶是企業的重要利益相關者與價值共創者，其擁有與企業產品創新密切相關的知識和技能。用戶參與產品創新活動能夠為企業提供異質性、新穎性和操作性資源，有利于企業洞察用戶需求，創新產品價值主張[2]，是培育持續創新能力的重要源泉[3]。先進的數字技術、數字平臺和數字基礎設施可以為企業用戶創新活動提供信息與技術支持，加快企業和用戶間知識資源流動，促進用戶參與產品創新活動[4]。在產品創新實踐中，小米、海爾和蘋果等企業依托數字技術通過用戶參與獲取關鍵性創新資源，從而提高產品創新績。但在同樣的數字化情境下，有些企業產品創新乏力，發展受阻。由此，探討數字化情境下用戶參與產品創新的前因條件，揭示其影響路徑，對于發揮數字化的加持作用，提升產品創新績效具有重要現實意義。

在理論研究領域，現有用戶參與產品創新影響因素研究主要集中于內在特征、外部動因以及環境條件3個方面，探討基本內在需求、自我效能感、利益認知等認知情感因素的驅動作用，關注物質獎勵、精神激勵、任務屬性等外部因素的影響，分析社區文化氛圍、社交媒體使用、創新保障機制的推動作用[5]。但現有研究存在以下局限：一是大多基于消費領域揭示前置因素對用戶參與產品創新活動的影響，企業層面影響因素研究較為缺乏；二是雖有學者對創新平臺、在線社區等信息技術因素進行研究，但僅局限于環境條件視角，并未從技術應用方面進行深入解讀，數字技術應用因素研究匱乏；三是雖關注前置因素對用戶參與產品創新的線性影響，但未探索多個前因條件間組合關系及共同作用對用戶參與產品創新影響的組態效應。

綜上可知，無論是實踐層面還是理論層面，以企業為研究主體，探索數字化情境下用戶參與產品創新多重因素的組態效應具有重要價值。隨著企業數字化轉型不斷推進以及用戶端數字化產品廣泛應用，用戶參與產品創新活動逐漸成為融合數字技術和產品技術的用戶創新采納模式。依據Tornatizky &Fleischer(1990)提出的“技術—組織—環境”(Technology-Organization-Environment，簡稱TOE)框架，數字化情境下用戶參與產品創新受到多個層次前因條件的并發、交互影響，既包括促進用戶參與的數字技術[6]、產品技術特征因素[7]，也包括與技術特征相匹配的組織內部協同因素，以及環境因素[8]。上述前因條件多重并發、交互作用，共同影響用戶參與產品創新活動。鑒于此，本文提出數字化情境下用戶參與產品創新的組態效應研究這一主題，基于TOE框架選取5個具有代表性的前因條件，采用模糊集定性比較分析方法(fsQCA)分析93個企業樣本數據，從組態視角探討數字化情境下用戶參與產品創新的條件組合和影響路徑，以彌補現有研究的不足，從而為企業用戶創新管理提供借鑒。

1 理論基礎與研究框架

1.1 理論基礎

用戶參與是指在企業創新情境下用戶根據自身需求，為企業產品開發或創新提供知識和創新資源的行為及程度[9]。在數字化情境下，用戶參與產品創新并非簡單的用戶創新行為，而是企業創新資源獲取方式，也是融合數字技術和產品技術的用戶創新采納模式，其前因條件不僅包括用戶內在特征，而且涵蓋外部動因和環境條件，具有多樣性、復雜性和集合性特征。這意味著需要將用戶參與產品創新的相關研究放在系統性和整體性視角下，整合多種因素進行多層次、多維度的全面剖析。現有用戶參與產品創新影響因素的研究并未基于綜合性分析框架進行探討，但已有學者開始嘗試將TOE框架引入到用戶層面相關研究中。例如，Awa等[10]基于TOE框架對用戶采納研究發現，在分析技術創新和用戶采納關系時TOE框架具有較高的適用性；段淳林和崔鈺婷[11]運用TOE框架，融合計算廣告的技術屬性和以用戶為中心的人文屬性，提出顆粒度、信息質量和臨場感3個計算廣告品牌傳播新維度。本文嘗試運用TOE框架，從技術、組織和環境3個層面選取數字化情境下用戶參與產品創新的影響因素，并探索其組態效應路徑。

TOE框架是Tornatizky&Fleischer基于創新擴散理論和技術接受模型提出的綜合性分析框架，適用于多層次技術應用情境下企業創新技術采納效果影響因素分析，是具有高度概括性的組織層面理論分析模型[12]。該框架理論認為，創新技術采納和應用不僅受技術層面因素的影響，還受組織屬性以及相應技術應用環境的影響。其中，技術層面因素強調技術自身特征及其同組織的適應關系，包括現有技術使用狀態與尚未采納技術的特征，如技術復雜性、兼容性、相對優勢等；組織層面因素關注與技術相匹配的組織自身屬性，如組織資源、組織結構、溝通機制等[13]；環境層面因素是指組織所處技術采納環境，如政府政策、競爭壓力、客戶關系等因素[14]。上述3個層次因素互相聯系、彼此制約，共同影響企業創新技術采納行為及效果。部分學者采用TOE框架基于不同技術應用情境開展了大量實證研究，充分證實TOE框架在解釋復雜創新采納現象，以及提取相關影響因素方面具有較高的系統性、靈活性和可操作性[12]。因此，在探討數字化情境下如何促進企業用戶群體高效參與產品創新活動時，TOE理論分析框架具有較高的適配性。

1.2 研究框架

基于現有研究成果，本文在TOE框架基礎上，構建數字化情境下用戶參與產品創新的組態效應綜合性分析框架，如圖1所示。本研究認為，數字化情境下用戶參與產品創新是融合數字技術和產品技術的用戶創新采納模式，受數字技術應用和產品技術創新兩個技術層面因素的影響，取決于企業組織層面的職能協調程度，又與企業面臨的同儕競爭效應以及用戶群體的創新能力密不可分。上述前因條件相互聯系、組合匹配，共同影響用戶參與產品創新行為和程度。

圖1 研究概念框架Fig.1 Theoretical framework

(1)技術層面因素。部分學者將數字技術應用和產品技術創新作為影響用戶參與產品創新的重要前因條件。例如，Sashi[6]研究認為，數字通信技術能夠有效促進企業與用戶連接交互，對用戶參與產品創新活動具有顯著正向影響；盧新元等[5]研究指出，不同類型產品創新任務可以激發用戶參與動力，促進用戶參與產品創新活動。因此，本文在技術層面上選取數字技術應用和產品技術創新兩個前因條件。數字技術應用是指企業在產品創新過程中應用大數據、云計算、智能化等數字技術，強調企業對數字技術的掌握方式和應用范圍(楊震寧等，2021)。在數字經濟時代，數字技術應用可以改變傳統組織形態和商業模式，增強企業利用用戶資源進行產品創新的能力。企業利用移動網絡、人工智能、大數據等數字技術可以有效提高信息交互效率，降低用戶參與成本，促進用戶積極參與產品創新[6]，拓展用戶參與渠道，提升用戶知識吸收轉化效率(陳劍等，2020)，進而為用戶參與產品創新提供技術支持。產品技術創新是指企業以創造新產品技術為目的的創新，表現為產品新穎性和獨特性程度(楊建君等，2021)。一方面，設計新穎獨特的產品能夠為顧客創造更加優越的使用體驗，有利于培育忠誠的用戶群體，為用戶參與產品創新活動提供有力支撐[15]；另一方面，高水平產品技術創新能夠體現企業現有技術資源、能力與創新活動的適配程度，有助于激發用戶內在動機，促使其參與企業產品創新活動[5]。

(2)組織層面因素。用戶參與產品創新作為創新技術采納活動，已經嵌入特定的管理思維和組織印記，同組織行為活動特征密切相關[16]。Gr?nroos等[17]研究認為，內部組織間溝通協作是用戶參與產品創新的重要支持條件。因此，本研究在組織層面選取組織職能協調作為前因條件。在創新和價值共創研究領域，有研究指出，用戶外部合作同企業內部組織過程緊密相連，內部組織機制可為用戶共同參與提供重要支持，因此有必要更加深入地探索用戶參與的組織條件[17]。組織職能協調是指企業不同職能部門間的溝通和協作程度[18]，是有效發揮數字技術和產品技術創新作用，從而實現企業內外知識共享的重要組織機制。加強組織內部垂直和橫向溝通有助于促進企業與用戶間的互動，促使企業更好地理解用戶需求和創意，進而有效吸收和利用用戶知識(Malshe，2011)，激發用戶對產品創新的興趣，提高用戶產品創新參與程度。因此，本文認為，組織職能協調是用戶參與產品創新的重要驅動因素。

(3)環境層面因素。從資源依賴理論和創新生態系統理論看，組織和外部環境存在協同發展的關系，環境因素對組織接受及應用創新技術具有一定影響[19]。因此，本文基于盧新元等[5]提出的市場競爭情況、Schreier&Prügl[20]提出的用戶專業知識和經驗等因素，將同儕競爭效應和用戶創新能力作為用戶參與產品創新環境層面的兩個前因條件。同儕競爭效應是指企業在創新活動過程中面臨的同行業競爭壓力，是同儕效應的一種形式[21]。在數字化時代背景下，為了建立相對競爭優勢，較大的同儕競爭壓力迫使企業在創新技術賦能下努力提升自身知識吸收能力[22]，尋求大量產品創新機會。用戶作為擁有異質性知識資源的重要群體，無疑成為眾多企業青睞的對象[23]。在同儕競爭效應下，為了抵消外部不確定性因素的不利影響，企業傾向于學習或模仿同群企業用戶參與產品創新決策，開放用戶參與創新平臺，建立用戶參與多樣化渠道，從而提升自身產品創新水平。用戶創新能力是指用戶為企業產品創新提供創意或解決方案的能力，強調用戶專業知識和使用經驗。人類行為受自身能力驅動，用戶能力驅動著用戶在產品創新過程中的創新行為(王莉等，2011)。用戶創新能力是用戶參與產品創新的起點和核心，用戶群體自身專業知識和使用經驗是促進用戶參與產品創新過程，進而提供創新資源和產品解決方案的動力[3]。部分研究指出，個體創新水平、用戶能力、顧客知識等創新能力要素影響產品創新行為和程度[5]。

2 研究方法設計

2.1 研究方法

定性比較分析方法(Qualitative Comparative Analysis，簡稱QCA)是分析多要素組合效應的范式，以布爾代數和集合論為基礎，探究前置因素間的互動(如替代、互補或抑制)如何導致被解釋結果發生或不發生[24]。相較于傳統定量分析方法，QCA方法具有多重并發性、等效性、因果非對稱性等特征，近年來逐漸在創業與創新、營銷管理、戰略管理等研究領域得到廣泛關注和應用。QCA方法可細分為清晰集定性比較分析法(csQCA)、模糊集定性比較分析法(fsQCA)和多值集定性比較分析法(mvQCA)[25]。其中，fsQCA突破傳統方法只能分析二分變量的局限，不僅可以用于處理類別變量，而且能夠探索部分隸屬和程度變化問題，具有較大的適用范圍和較高的可操作性。本研究包括用戶參與產品創新的技術、組織和環境3個層面5個因素，上述前因條件多重并發，因果匹配模式較為復雜，均屬于反映程度變化的連續變量。因此，本文適合采用fsQCA方法進行分析，通過識別具有等效結果的條件組態，揭示差異化組態效應路徑。

2.2 數據收集與變量測量

2.2.1 樣本數據收集

本文調研對象為用戶參與產品創新活動相關企業，樣本選取主要遵循以下原則：第一，具有數字化情境下用戶參與產品創新活動經驗；第二，分布具有區域代表性、行業多樣性和技術差異性特征。為了確保案例企業樣本代表性，主要選取北京、長春、杭州、上海、深圳、鄭州等地具有代表性企業進行立意抽樣，以獲得符合上述要求的樣本企業。本研究涉及數字技術應用、產品技術創新等企業層面變量，無法基于現有數據庫中的數據進行衡量，同時考慮到已有成熟測量量表，因而采用調查問卷進行數據收集。鑒于企業高層管理者對組織經營環境、用戶參與產品創新情況了解更全面，本文將樣本企業高層管理者作為問卷調查對象。研究團隊于2022年1～3月對樣本企業進行問卷調查，收回問卷103份。在核驗問卷數據時，剔除回答時間較短(少于3分鐘)、主要測量問題缺失、選項高度一致的無效問卷，最終得到有效問卷93份，有效回收率為90.29%。為了便于后期數據分析和討論，通過企業官網、微信視頻及騰訊會議補充企業案例信息。最終，對中電海康集團有限公司、慧魚汽車系統有限公司、鄭州日產汽車有限公司等93家企業樣本數據進行fsQCA分析，樣本基本特征如表1所示。

表1 樣本基本特征Tab.1 Basic characteristics of samples

2.2.2 變量測量

為了確保前因條件與結果變量測量的可靠性和有效性，本研究使用的測量量表均為已有研究的成熟量表，具有較高的信度和效度水平。同時，根據研究情境，結合多位專家意見，對部分測量題項進行小幅度修訂，以確保變量測量題項契合中國情境。問卷采用Likert 7級量表，被調查者依據所在企業實際情況對問卷題項進行打分，1～7表示從“非常不同意”到“非常同意”。

(1)數字技術應用。借鑒楊震寧等(2021)的研究量表，具體包含“我們公司應用了大量數字產品/服務”“我們公司的數字基礎設施(如數字技術工具和系統)很完善”“我們公司擁有數字化程度很高的內部管理與運作模式”等6個題項。

(2)產品技術創新。采用Ding等[26]的研究量表，具體包括“我們的產品采用了先進的技術”“我們產品采用的技術在行業內是很新的”“我們的新產品向市場引入了許多全新的功能”等7個題項。

(3)組織職能協調。借鑒Cui&Wu[27]的研究量表，采用職能部門間的溝通和協作能力測量，具體包括“我們公司各部門間會溝通或傳達已經獲得的成功或失敗的用戶體驗信息”“我們公司整合業務職能以滿足目標市場需求”“我們公司中的業務職能部門之間能夠共享資源”等5個題項。

(4)用戶創新能力。采用Faullant等[28]的研究量表，具體包括“我們的用戶擁有豐富的產品/服務專業知識”“我們的用戶擁有大量的產品/服務使用經驗”“我們的用戶經常關注有關產品的相關問題”3個題項。

(5)同儕競爭效應。借鑒Mangleburg等[29]的研究量表，具體包括“當同行業其他企業都采取某個策略時，我們如果不這樣做的話會感覺壓力很大”“我們經常關注同行業其它企業的動向和信息”“我們有時也會采取一些策略，因為同行業其它企業也這么做”等4個題項。

(6)用戶參與。采用Fang[2]的測量量表，從用戶信息提供和用戶合作開發兩個方面加以測量，具體包括“如果用戶認為某些信息可以改進產品，他們愿意與我們共享這些信息”“用戶經常選擇將自身偏好和需求信息傳遞給我們”“用戶開發工作在完成開發任務中發揮了非常重要的作用”等5個題項。

2.2.3 信效度檢驗

本研究采用SPSS26.0、Amos24.0軟件進行信度和效度檢驗，結果見表2。表2顯示，各研究變量的Cronbach's α系數均大于0.7，CR值均大于0.9，說明問卷信度較高。在效度方面，借鑒以往研究的成熟量表，并根據研究情境對前因條件及結果變量進行適當修改，具有較高的內容效度。驗證性因子分析中，各題項標準化因子載荷值均大于0.6，各變量平均萃取方差(AVE)均在0.5以上，且AVE方根值均大于各變量間的相關系數[30]，表明具有較高的收斂效度和區分效度。

表2 信度與效度檢驗結果Tab.2 Reliability and validity results

運用Amos24.0軟件進行驗證性因子分析，用于檢驗調研數據的共同方法偏差影響。從表3檢驗結果看，六因子模型擬合程度最好(χ2/df=1.535，RMSEA=0.076，CFI=0.931，NFI=0.827，IFI=0.932)，優于其它備選模型，各項擬合指標均符合建議標準，表明本研究不存在嚴重共同方法偏差問題。

3 數據分析與實證結果

3.1 變量校準

基于fsQCA軟件使用規范，將文中設計的變量轉化為0～1之間的模糊隸屬分數。QCA校準方法包括直接法和間接法，本研究涉及的結果與條件變量缺乏經驗知識作為校準依據，故參考Greckhamer[31]的研究成果，采用客觀分位數值直接確定校準錨點，以90%、50%、10%分位數作為完全隸屬閾值、交叉點、完全不隸屬閾值，具體校準和描述性統計分析結果如表4所示。

3.2 單個條件的必要性分析

在進行模糊集真值表分析前，需要檢驗單個前因條件是否為結果的必要條件。通常認為，當單個條件一致性水平大于0.9且具有一定的覆蓋度時，可將該條件視為結果的必要條件[32]。運用fsQCA3.0軟件進行高用戶參與產品創新和非高用戶參與產品創新的必要性條件檢驗，結果如表5所示。由表5可知，所有單項前因條件一致性水平最高值為0.827，均未超過0.9的判定標準，說明5個前因條件中，不存在實現高用戶參與產品創新與非高用戶參與產品創新兩個結果的必要條件，因而需要進行定性比較分析。

表3 共同方法偏差分析結果Tab.3 Common method biases results

表4 校準錨點與描述性統計分析結果Tab.4 Calibration anchor and descriptive statistical analysis results

表5 單個前因條件必要性分析結果Tab.5 Necessity analysis results of single antecedents

3.3 條件組態充分性分析

在條件組態分析中，本研究通過探討多個前因條件構成的組態是否為用戶參與產品創新結果集合的子集，揭示由多個前因條件構成的不同組態引致用戶參與產品創新發生的充分性。以93家企業作為研究對象，運用fsQCA3.0軟件對高用戶參與產品創新和非高用戶參與產品創新的條件組態進行分析。在進行模糊集真值表分析時，使用一致性衡量組態的充分性，將其閾值設置為0.8。依照調查樣本規模，將用戶參與產品創新案例頻數閾值設定為1。為避免“同時子集關系”現象產生，將PRI閾值設置為0.70[32]。進行標準分析后，得到復雜解、簡約解和中間解。依照Ragin&Fiss(2008)提出的QCA分析結果呈現形式，將同時存在于中間解和簡約解中的前因條件作為核心條件，以僅存在于中間解中的前因條件作為輔助條件，最終分析結果如表6所示。

表6每列代表一種可能的條件組態，各組態單個解或總體解的一致性水平均高于可接受的最低標準0.8，因而可以被視為高或非高用戶參與產品創新的充分條件組合。在高用戶參與產品創新中(H1、H2、H3)，總體解的一致性為0.901，表明在所有滿足上述3類條件組態的企業案例中，90.1%的企業呈現高用戶參與產品創新結果。總體解的覆蓋度為0.726，表明上述3類條件組態可以解釋樣本中72.6%的高用戶參與案例。同理，非高用戶參與產品創新的條件組態(L1、L2、L3)也具有類似解釋。

3.3.1 高用戶參與產品創新路徑

根據組態理論化過程，對表6中的不同前因組態進行命名與分析。在5個前因條件的復雜作用下，高用戶參與產品創新呈現出3種條件組態，即市場驅動型(H1)、驅動市場型(H2)、數字驅動型(H3)。

(1)組態H1：市場驅動型。在組態H1中，組織職能協調、用戶創新能力和同儕競爭效應同時存在并作為核心條件，由此企業產生高用戶參與產品創新結果，數字技術應用和產品技術創新可存在可不存在。這一組態意味著當企業面臨高強度的同儕競爭并擁有較高創新能力的用戶時，如果能夠實現組織職能間有效溝通協作，就會產生高用戶參與產品創新活動。該路徑主要涉及組織和市場環境兩個層面要素，且均為核心條件，數字技術應用和產品技術創新是否存在無關緊要，因而命名為市場驅動型。在激烈的行業競爭環境下，企業更加重視用戶群體的創新資源優勢，尤其是具有專業創新能力的用戶更是企業重點關注的群體(如專家用戶、領先用戶)，他們能夠為企業提供異質性創新知識，有利于企業發掘優質產品創新機會[23]。與此同時，企業職能協調也不可或缺，內部垂直溝通和橫向協作有助于提升組織彈性，加速內外知識資源共享，提高用戶產品創新活動參與效率和效果。上述3個核心條件滿足“天時、地利、人和”，進而產生高用戶參與產品創新結果。組態H1中，數字技術應用和產品技術創新兩個前因條件可存在可不存在，意味著在較高同儕競爭效應和專業用戶創新群體環境中，在有效的組織職能協調下，無論企業數字技術應用和產品技術創新程度如何，都不會對用戶參與產品創新產生實質性影響。組態H1的一致性為0.924，原始覆蓋度為0.639，唯一覆蓋度為0.118，意味著該組態路徑能夠解釋63.9%的高用戶參與產品創新案例，其中11.8%的案例僅能被該條路徑解釋。

表6 高/非高用戶參與產品創新組態Tab.6 Configuration of strong/weak users' participation in product innovation

(2)組態H2：驅動市場型。在組態H2中，以產品技術創新、組織職能協調和用戶創新能力為核心條件，以數字技術應用為輔助條件的企業可以產生高用戶參與產品創新結果，同儕競爭效應可存在可不存在。這一組態意味著無論企業同儕競爭效應如何，產品技術創新程度較高的企業只要充分運用數字技術，依托優質用戶創新能力開展組織職能協調，就可以實現高用戶參與產品創新。該組態的核心條件強調產品技術創新、組織職能協調和用戶創新能力聯動適配，因而命名為驅動市場型。為了維持自身產品優勢，企業借助數字技術進行組織內部職能協調，實現利益相關者間的協同，尤其是用戶合作創新[1]。高組織職能協調可以有效促進用戶知識獲取和利用，激發用戶產品創新興趣。良好的用戶創新能力既是用戶參與產品創新的基礎，也是驅動用戶參與行為的內生動機[3]。因此，在企業驅動市場型創新活動的推動下，用戶參與產品創新程度逐步提升。組態H2的一致性為0.923，原始覆蓋度為0.575，唯一覆蓋度為0.054，意味著該組態路徑能夠解釋57.5%的高用戶參與產品創新案例，其中5.4%的案例僅能被該條路徑解釋。

(3)組態H3：數字驅動型。在組態H3中，以數字技術應用、用戶創新能力和同儕競爭效應為核心條件，以產品技術創新為輔助條件的企業可以產生高用戶參與產品創新，組織職能協調可存在可不存在。這一組態表明，企業在面臨高強度同儕競爭效應且具有較強用戶創新能力時，如果充分發揮數字技術應用價值，就能獲得高水平用戶參與產品創新。由于這一驅動路徑由技術條件和環境條件組成，并且數字技術應用在技術條件中屬于核心條件，因而將該組態命名為數字驅動型。組態H3對應的企業之所以能夠產生高用戶參與產品創新，是由于在高強度同儕競爭效應下，企業具有產品技術創新優勢，進而促進用戶參與產品創新活動。更重要的是，企業能夠有效發揮數字技術在創新過程中的驅動作用，可為擁有豐富專業知識和能力的用戶群體參與產品創新提供重要技術支持，從而提升用戶知識吸收轉化效率。組態H3的一致性為0.956，原始覆蓋度為0.553，唯一覆蓋度為0.033，意味著該組態路徑能夠解釋55.3%的高用戶參與產品創新案例，其中3.3%的案例僅能被該條路徑解釋。

(4)3種組態對比分析。由上述3條組態路徑分析可以看出：①無論企業數字技術應用程度如何，面對高強度同儕競爭效應，企業只要充分利用用戶創新能力，通過組織內部職能協調促進用戶知識流動共享，就可以實現高用戶參與產品創新；②無論同儕競爭效應如何，在高水平產品技術創新活動的推動下，企業只要借助數字技術應用，對內開展組織職能協調，對外挖掘用戶創新能力，就能實現高用戶參與產品創新；③面對高強度同儕競爭效應，無論企業內部組織職能協調程度如何，只要擁有高創新能力的用戶群體，就可以依托數字技術優勢開展開放式產品技術創新活動，實現高用戶參與產品創新。

3.3.2 非高用戶參與產品創新路徑

為了檢驗高/非高用戶參與產品創新是否具備非對稱性，本文對非高用戶參與產品創新的條件組態進行對比分析。在表6的非高用戶參與產品創新條件組態中(L1、L2、L3)，總體解的一致性為0.924，表明在滿足上述3類條件組態的企業案例中，92.4%的企業呈現較低用戶參與產品創新結果；總體解的覆蓋度為0.715，表明上述3類條件組態可以解釋樣本中71.5%的低用戶參與產品創新案例。

在組態L1中，產品技術創新、組織職能協調和同儕競爭效應作為核心條件不存在，數字技術應用和用戶創新能力可存在可不存在。也就是說，無論數字技術應用程度和用戶創新能力如何，在同儕競爭效應水平較低的環境中，如果企業產品技術創新水平較低，組織職能協調能力較差，就會產生低用戶參與產品創新。組態L1的一致性為0.931，原始覆蓋度為0.574，唯一覆蓋度為0.057。組態L2中，產品技術創新、組織職能協調和用戶創新能力作為核心條件不存在，數字技術應用和同儕競爭效應可存在可不存在。該條組態路徑強調，在低產品技術創新水平的企業，如果用戶創新能力和組織內部職能協調能力較差，就會產生低用戶參與產品創新。組態L2的一致性為0.930，原始覆蓋度為0.594，唯一覆蓋度為0.077。組態L3中，數字技術應用、組織職能協調和用戶創新能力為核心條件不存在，同儕競爭效應作為輔助條件不存在，產品技術創新可存在可不存在。這意味著在同儕競爭效應較弱、用戶創新能力較差的環境下，如果企業數字技術應用水平較低，組織職能協調能力較差，那么無論產品技術創新程度如何，均會產生低用戶參與產品創新。組態L3的一致性為0.934，原始覆蓋度為0.535，唯一覆蓋度為0.064。

3.4 穩健性檢驗

本研究采用調整校準標準和改變PRI閾值兩種方法進行穩健性檢驗。首先，在-25%～25%之間調整變量校準時的交叉臨界值，將完全隸屬閾值、交叉點和完全不隸屬閾值從90%、50%、10%調整為95%、50%和5%。結果顯示，除分析數據及一個輔助條件發生微小改變外，條件組態分析結果未發生顯著變化。其次，將PRI閾值由0.7提升至0.8，結果發現，條件組態數量得到精簡，并且包含于原條件組態，本質解釋并未發生改變。由此可知，本研究結果具有較高的穩健性。

4 結語

4.1 研究結論

為了探究數字化情境下用戶參與產品創新的組態效應，本文以93個企業數據為樣本，基于TOE框架提取5個代表性前因條件，使用fsQCA方法，從組態視角分析數字化情境下用戶參與產品創新的條件組合與影響路徑，得出如下主要結論：

(1)企業實現高用戶參與產品創新具有多重并發性，遵循殊途同歸原則。數字技術應用、產品技術創新、組織職能協調、用戶創新能力和同儕競爭效應均不是企業實現高用戶參與產品創新的必要條件。用戶參與產品創新受企業3個層面5個前因條件的組合影響，包含3種條件組態，即高同儕競爭效應下的市場驅動型、高產品技術創新下的驅動市場型和高數字技術應用下的數字驅動型。在上述3種組態路徑中，各自前因條件均不相同，但都可以產生高用戶參與產品創新這一共同結果，可謂殊途同歸。

(2)在用戶參與產品創新過程中，用戶創新能力、數字技術應用兩個前因條件比較重要。在3種組態路徑中，用戶創新能力均存在并成為核心條件，說明用戶群體自身創新能力在參與產品創新過程中具有關鍵性作用。因此，企業需要關注用戶創新能力培育。數字技術應用以核心條件和輔助條件存在于兩條組態路徑中，并且在第3條組態路徑中起關鍵作用。但從3種組態路徑看，市場驅動型路徑在當前企業用戶參與產品創新中發揮主要作用，數字驅動型路徑覆蓋度較低，說明在用戶參與產品創新中數字技術的加持作用有待進一步強化。

(3)高用戶參與產品創新的條件組態與非高用戶參與產品創新的條件組態存在因果不對稱性。企業非高用戶參與產品創新的3種條件組態包括產品技術創新—組織職能協調—同儕競爭效應抑制型、產品技術創新—組織職能協調—用戶創新能力抑制型、數字技術應用—組織職能協調—用戶創新能力抑制型，而高用戶參與產品創新的驅動路徑則包括市場驅動型、驅動市場型和數字驅動型。因此，高用戶參與產品創新條件組態和非高用戶參與產品創新條件組態之間具有因果非對稱性，企業在塑造高用戶參與產品創新組合路徑時，應盡量避免抑制用戶參與產品創新的條件組態。

4.2 理論貢獻

本文依托數字化情境，基于TOE框架，采用QCA方法探討技術、組織和環境3個層面前因條件對用戶參與產品創新的組態效應，拓展了研究視角，豐富了研究內容和研究方法，具有一定的理論貢獻。

(1)一方面，將數字技術應用作為用戶參與產品創新的重要前因條件進行研究，探討數字技術應用對用戶參與產品創新的驅動作用。另一方面，區別于以往用戶層面的影響因素研究，從企業層面探究更加寬泛的組合驅動因素和組態效應路徑，選取5個具有代表性的前因條件，探究其組合關系，揭示了不同組態對用戶參與產品創新的影響路徑，豐富了數字技術應用與用戶參與產品創新研究，拓展了用戶參與產品創新組態理論研究視角。

(2)將TOE框架引入用戶參與產品創新研究中，將數字化情境下用戶參與產品創新視為融合數字技術和產品技術的用戶創新采納模式，從技術、組織和環境3個層面選擇前因條件，探究數字技術應用、產品技術創新、組織職能協調、用戶創新能力以及同儕競爭效應對用戶參與產品創新的組合影響，對用戶參與產品創新的多層次、系統化驅動因素及影響路徑進行研究，豐富了現有用戶參與產品創新研究。

(3)不同于傳統變量間線性關系研究，本文采用組態理論研究中的QCA方法，探討多個前因條件對用戶參與產品創新的耦合組態效應及影響路徑，識別出3種高用戶參與產品創新的條件組態和3種非高用戶參與產品創新的條件組態，打開了前因條件對用戶參與產品創新組合影響的“黑箱”，揭示了用戶參與產品創新的前因條件組態效應及驅動路徑，豐富了用戶參與產品創新研究方法。

4.3 管理啟示

(1)順應數字化時代發展潮流，加快數字技術應用步伐。數字技術應用在用戶參與產品創新過程中具有重要的加持作用，因而企業需要積極開展數字化轉型，不斷提升自身數字技術應用水平。處于低數字技術應用水平的企業只能選擇市場驅動型路徑，面對激烈的同儕競爭，依托較強的用戶創新能力實現組織內部職能協調，以此吸引用戶參與產品創新活動。擁有高水平數字技術的企業可以選擇驅動市場型和數字驅動型兩種條件路徑，依托產品技術創新優勢，大力開發用戶創新能力，實現高用戶參與產品創新。

(2)構建開放式產品創新體系，培育用戶創新能力。面對復雜多變的組織創新環境，通過外部創新資源獲取實現內外協同創新，構建開放式創新體系成為企業創新發展的重要舉措。用戶作為企業最直接的利益相關者，其擁有的創新資源已成為企業產品創新的重要源泉。從3條高用戶參與產品創新的條件組態看，用戶創新能力是關鍵的前因條件。企業無論是采用市場驅動型路徑，還是驅動市場型路徑，抑或是數字驅動型路徑，用戶創新能力均發揮基礎性作用。因此，企業應借助數字化平臺和線下社區平臺，采用產品宣傳、新品體驗、競爭激勵等方式提升用戶群體的產品知識、專業技能和經驗水平，積累外部領先用戶群體，從而為用戶參與產品創新提供資源基礎。

(3)依照企業多層次條件基礎，選取不同的等效組態路徑。不同的企業，其技術、組織和環境多層次條件因素不同，在用戶參與產品創新路徑選擇上也存在差異。從高用戶參與產品創新的多重條件組合等效路徑看，企業在技術、組織和環境3個層面的5種前因條件雖有所不同，但仍可產生同樣的高用戶參與產品創新結果。這意味著企業需要根據自身數字技術應用、產品技術創新、組織職能協調、用戶創新能力和同儕競爭效應等前因條件，以及各前因條件間的耦合匹配關系，綜合判斷需要選擇何種高用戶參與產品創新組態路徑。

4.4 不足與展望

(1)本研究基于TOE框架，結合現有用戶參與產品創新前置因素研究，提取5個前因條件。受時間和條件限制，為達到fsQCA分析方法要求，本文并未探討更多前因條件。未來研究可以通過定性比較分析方法納入其它前因條件，以全面視角探究高用戶參與產品創新的組態路徑，以豐富組態理論視角的研究。

(2)本研究雖然分析了影響用戶參與產品創新的組合關系，但受限于案例企業樣本資料，并未對樣本案例進行深層次剖析，對各種組態路徑中的代表企業也未作進一步解釋。未來研究可以通過深度訪談、現場觀察等方式豐富相關案例資料，采用深度案例研究方法，進一步探討不同層面前因條件對用戶參與產品創新的影響。

(3)本研究涉及的前因條件和結果變量均屬于靜態要素，并未考慮時間和過程因素。從企業創新過程看，用戶參與產品創新本身具有過程性和角色變化性。未來研究可考慮過程因素或用戶角色變化，探討不同產品創新開發階段，或不同用戶角色下影響其參與產品創新的差異化驅動因素及路徑。