App 數字產品國際市場滲透與衰退速度的實證研究
——基于用戶參與價值共創理論

王 玉，李 城，胡金玲

（暨南大學國際商學院，廣東珠海 519070）

一、引言

在全球數字經濟背景下，數字產品孕育而生，本文關注于移動應用（App）數字產品，App 數字產品具有便捷性和易用性，經數字平臺上線發布即可觸達全球市場的用戶，進入國際市場的壁壘較低，然而在手機App繁榮發展的同時，與之俱來的還有App 數字產品市場的競爭日益加劇（龔璇和黃敏學，2021）。以往消費者需要耗費較高的時間成本和物質成本來獲取實體產品和服務，但在數字化世界，消費者獲取App 數字產品相對容易，可以根據自身需求隨時隨地下載安裝App，當產品的使用價值不能滿足消費者時消費者就會卸載App，或者選擇其他App 產品進行替代，企業很難在移動應用市場的海量App 產品競爭中維持用戶粘性和良好的生命力（蘇婉等2020），消費者頻繁更換的行為給App 數字產品保持生命力帶來了挑戰。因此，如何減緩App 數字產品在國際市場的衰退速度，從而延展其在國際市場的產品生命周期是一個值得研究的問題。

App 數字產品通過虛擬數字平臺發行，數字平臺內部化了諸多的國際市場進入壁壘，已有的研究將App數字產品成功進入外部市場定義為國際市場滲透，即一款產品在目標國家擁有了大量的用戶群體（Shaheer和Li，2020），定義App 數字產品成功進入的標志為其在某國家的應用商店是否達到特定的排名，達到排名所需的時間越短，說明市場滲透速度越快。Chen et a（l2019）認為，App 數字產品可以選擇先進入影響力較高的國家，這些國家在政治、經濟等層面處于領先地位，可以加快其隨后在其他國家市場的滲透速度。此外，大多數學者認為App 數字產品的國際滲透不再由公司的戰略所控制，而是依靠用戶的使用傳播決定，產品特征隨著用戶傳播的過程不斷發生改變（趙艷強和張洪丹，2021）。Shaheer 和L（i2020）認為，即使App 數字產品進入國際市場的門檻降低，產品滲透速度還是會一定程度上受到政治、經濟、地理和文化距離的影響，但這種阻礙可以通過用戶間建立社交媒體來克服，從而加快外部市場滲透速度。因此，用戶對于提升App 數字產品持續的生命力發揮著重要作用，用戶可以基于虛擬平臺通過在線評論參與產品創新活動中來，產品開發人員也逐漸重視隱藏在用戶評論里的外部知識，不斷融入到產品創新和技術發中（鄧程等，2020；鄔愛其等，2021）。Shaheer 和L（i2020）認為用戶參與度主要突顯在產品開發人員需要具有發現并響應在線評論中用戶需求的能力，讓用戶以間接的方式參與到產品創新中來。通過用戶關系網絡，產品開發者應該將更多的注意力放在整合外部知識資源，將企業內部和市場的外部知識聯結，促進產品創新（胡珊等，2020；Zeng et al，2019）。

盡管之前的研究為App 數字產品國際化做出了極大的貢獻，但仍存在一些不足。首先，伴隨著激烈的市場競爭壓力，App 數字產品的產品生命周期相比傳統產品縮短很多（Yi et al，2019）363，缺乏延長App 數字產品生命周期的研究。其次，目前有關App 數字產品持續發展的研究多從用戶視角出發，缺乏產品層面對App 數字產品滲透目標市場后影響其在市場持久生存的因素的研究。最后，在全球國際App 數字產品市場背景下，用戶在價值共創過程中的作用仍未得到探索（Mele et al，2021），以往研究也沒有表明用戶間的互動所產生的網絡效應能為App 數字產品的持續發展帶來多大的價值。因此，如何有效地維持App 數字產品在國際市場的持久發展和生命力，并借助用戶這一寶貴資源，讓用戶參與App 數字產品全球價值共創過程中來，是目前理論研究需要解決的問題。

本文的創新點在于，選擇蘋果應用商店中38 個App 數字產品的國際化情況作為研究樣本，追蹤38 個App 數字產品在8 個國家/地區從面向市場到開始衰退產品生命周期的全過程。本文可能的邊際貢獻在于，從理論角度來看，通過文獻梳理將用戶主導邏輯理論，網絡效應理論引入到國際App 數字產品市場可持續研究中，證明用戶參與可以增強國際市場上App 數字產品的生命力，并構建App 數字產品可持續發展的影響因素模型驗證了產品周期理論對于全球App 數字產品的生命力。從實踐角度來看，通過對App 數字產品持續發展影響因素的研究，歸納總結出App 數字產品在國際市場可持續發展的循環機制，并在此基礎上提出App數字產品在國際市場的管理策略，為App 數字產品出海相關研究提供參考。

二、理論分析與假設提出

（一）App 數字產品在目標國家的滲透和衰退

哈佛大學教授費農最早提出了產品生命周期理論，該理論在市場營銷中得到廣泛應用，它解釋了為什么一些受歡迎的產品反而存活壽命較短的問題（Armstrong et al，2014）。本文將產品生命周期理論引入App 數字產品持續性的問題中，分析國際市場上App 數字產品的生命周期特點，我們認為減緩App 數字產品的市場衰退速度就可以相對的提高App 數字產品的持續性。通常情況下，一款產品從最初的成長到退出市場會經歷生命周期的四個階段，即進入市場期、成長期、成熟期和衰退期，但與傳統產品有所不同，App 數字產品具有特殊的產品生命周期類型，即熱潮型產品生命周期。由于熱潮類產品可以滿足人們一時的好奇心或刺激心理，加上消費者高度的熱情，熱潮產品的銷售量會在短時間內暴增，并在銷售高峰時短暫停留（Varma et al，2016），然后因為消費者從產品中所獲得的價值不斷減少，產品的衰退速度幾乎與成長速度一樣快。因此，熱潮類的產品會遵循標準的產品生命周期，但不同的是，會有較快的成長階段和相同速度的衰退階段。

此外，基于產品生命周期理論表明，有兩種現象會加快數字產品市場中熱潮類型產品的成長和衰退速度（Yi et al，2019）364。首先，“喜新厭舊”是數字市場的典型消費趨勢。消費者獲取一款App 數字產品所需的金錢和時間成本幾乎為零。因此客戶可以隨時輕松地安裝和卸載。其次，數字產品市場也有“爆炸趨勢”現象。某些App 數字產品因為具備獨特的科技屬性，面向市場便可輕松獲得較大的市場份額（Marchand，2016）。

就企業而言，當企業的產品以較快的速度滲透國際市場時，會超過企業的管理能力，如國際市場的適應能力、管理者的管理能力、技術資源的整合能力等，從而弱化產品在國際市場的產品持續性（陳初昇等，2020），所以較快的市場成長速度可能會縮短App 數字產品的壽命。

基于此，本文提出假設1：

App 數字產品在目標國家的滲透速度越快，在該目標國家的衰退速度就越快（H1）。

（二）用戶參與度的調節作用

Zeitham（l1988）指出：“價值是消費者基于所收到、感知到的內容，對產品的效用做的總體評估”。服務主導邏輯認為價值共創在產品所屬組織及其用戶產生互動行為時發生，用戶通過提供寶貴經驗，在參與產品共同價值創造方面具有積極的作用（Vargo et al，2008）。產品開發者可以在與用戶互動中學習并改進他們的產品，用戶在“消費者”角色上的界限變得模糊，逐漸趨于員工一樣的“生產”角色，從而用戶在使用產品的過程中讓產品增值（Campos et al，2018）。因此，用戶在價值創造過程中不僅僅是App 的使用者和接受者，更是產品的生產者和價值的創造者（Leone et al，2021）。如果一款產品能夠為用戶提供較多的價值，那么就可能提升產品在用戶及市場上的受歡迎程度，從而可能延緩其在國際市場的衰退。王發明和朱美娟（2019）研究認為在參與價值共創的過程中有助于縮短市場相應的時間，這也從側面說明了用戶參與價值共創能夠加快App 的市場滲透速度。因此，本文認為用戶參與產品創新的方法可以通過增加用戶購買產品后所獲得的產品功能價值來幫助提升App 數字產品保持更長久的生命力。

首先，用戶可以提升產品與目標國家用戶需求的區配程度。不同的用戶對產品性能的評估不同，取決于某個國家/地區的用戶偏好與產品屬性之間的區配程度。用戶參與可以讓用戶享受定制服務，當用戶的需求逐漸和產品的功能契合之后，用戶感知到的產品價值會增多。實際上，許多公司都具有捕獲用戶聲音并將其集成到產品屬性中的流程和基礎架構（Wang et al，2020）。例如，在App 數字產品、在線社區等相關領域中，企業會通過一些第三方網站利用復雜的機器學習工具包，分析用戶行為，了解和預測客戶的偏好，從而使自身的產品更加契合用戶需求（林莉等，2022）。

其次，用戶的參與是用戶獲得價值的有效機制。先前的研究表明，當用戶感覺到可以在最終產品的服務或功能中占據主導地位時，他們可能會收獲越來越多的價值（Carlson et al，2019）。若某一用戶對產品具有較高的情感，則其更愿意參與產品活動并貢獻想法，形成持續驅動用戶參與的閉環。比如，小米的MIUI 社區（杜松華等，2020），消費者平均參與度高達5000 多次，平均每個板塊的用戶月均發帖量達到700 條（嚴建援等，2019）。

基于此，本文提出假設2：

用戶參與度可以緩解App 數字產品在目標國家的滲透速度與衰退速度之間的關系（H2）。

（三）用戶與用戶交互功能的調節作用

Reuber et a（l2018）提出的國際網絡效應理論認為，受用戶間的協同效應和互補效應影響，個體從網絡中獲得價值會隨著網絡中用戶數量的增加。用戶的價值不僅來自購買價值，還來自社會價值。本文認為，當產品滿足用戶間互動的訴求時，可以提升用戶的滿意度及用戶感知到的社會價值。

首先，用戶與用戶間的互動會影響用戶的社會地位。網絡效應理論認為，人們想順應潮流表明自己是時尚的，是符合社會主流標準的。因此與其他用戶建立交互關系，獲得相同社會地位可以為用戶創造社會價值，用戶在交互過程中不僅實現信息傳遞，更獲得了交互所創造的體驗價值及社會價值等（項國鵬等，2022）。例如，Facebook 最初是為哈佛學生之間的社交而設計，之后所有常春藤盟校，以及大多數美國和加拿大的大學都瞬間愛上了這款應用。這種類型的直接互動就產生了網絡效應，使Facebook 在其他精英學院和大學中很受歡迎。

其次，網絡效應理論認為，用戶網絡中的每一個節點都是互相補充的。如今數字化的發展顛覆了App 各價值創造主體之間傳統的互動方式，用戶與用戶的直接互動將‘用戶-信息’鏈接在了一起，信息傳遞過程會對用戶感知價值、平臺系統更新等產生影響（陳英爽等，2021）。比如，在線旅游網站，用戶可以在數字平臺留下自身的感受，其他用戶通過評論與作者形成直接的交互，在交互的過程中，不僅平臺可以通過更多的流量獲取更多的利潤，更重要的是用戶之間產生了社會鏈接，信息開始流通，知識獲取更加方便，用戶在虛擬網絡中的相遇可以獲得更多的知識，從而擁有更愉悅的體驗。

基于此，本文提出假設3：

用戶與用戶交互功能可以緩解App 數字產品在目標國家的滲透速度與衰退速度之間的關系（H3）。

本文最終構建出以App 數字產品在目標國家滲透速度為解釋變量，用戶參與度和用戶與用戶交互功能為調節變量，App 數字產品在目標國家衰退速度為被解釋變量的理論模型，如圖1 所示。

圖1 研究假設關系圖

三、研究設計

（一）數據收集及處理

本文研究重點聚焦在蘋果App 數字產品商店的“游戲”類別的App 數字產品上。將研究環境設定為蘋果應用商店的游戲類別應用是因為：首先，考慮到不同的應用商店、不同的應用產品之間可能會存在差異，只研究一個數字產品類別和應用商店可以消除異質性對結果的影響；其次，由于蘋果App 數字產品商店是世界上擁有用戶數量最大的應用程序平臺之一，所以本文的數據來源能夠跟蹤應用程序的國際化進程，便于驗證研究假設；再次，安卓的其他應用程序商店（如Google Play），用戶可以從多渠道下載同一應用程序，而iPhone 和iPad 用戶只能從蘋果App 數字產品商店下載或購買應用程序，能夠更準確界定一款應用程序在某一國家的滲透程度；此外，每個用戶只允許在蘋果App 數字產品商店針對一款產品，評論一次，降低了虛假評論的概率。最后，根據艾媒咨詢針對2020 年上半年中國App 數字產品出海的分析報告可知①資料來源：Https：//www.Iimedia.cn/C1020/73801.Html。，受疫情及國際政治形式的影響，出海應用仍然集中在游戲類和短視頻類。

為了追蹤App 數字產品的全部生命周期，首先，本文在禪大師的網站上，獲取了從2019 年1 月到2020 年1 月8 個國家/地區中排名前250 位的應用程序，這8 個國家的用戶基數較大且用戶對于數字產品的接受程度較高，近年來一直是App 出海的首選國家（Shaheer 和Li，2020），表1 顯示了整個樣本中評論數和應用程序數量的地理分布。其次，本文將樣本縮減為至少連續3 個月在蘋果應用商店的排名不少于前15 名。再次，為了檢驗假設，本文重點關注于新發布的應用程序（2019 年1 月之后上線發布），以便可以追溯自應用程序上線以來的產品生命周期全過程。最終，樣本包含38 個App 數字產品，涵蓋每款應用程序在2019 年1 月到2020 年1 月在8 個國家/地區中的每日數據。此外，本文最終的樣本中，96.4%的App 數字產品開發者所屬國家與App 數字產品所滲透的國家不同，3.5%的App 數字產品開發者所屬國家與App 數字產品所滲透的國家相同。

表1 整體App 數字產品樣本分布

（二）變量測量

1.被解釋變量

App 數字產品在目標市場的衰退速度（Decspeed）作為被解釋變量，以App 數字產品在目標國家達到最高排名，到發生衰退這一終點事件所需的時間（月）來衡量。參照Yi 等人的做法，本文將“衰退”這一終點事件發生的時間點定義為，App 數字產品連續3 個月內下降超過80 個排名（Yi et al，2019）367。比如一款App 數字產品在3 月份在某一國家達到最高排名，但在5、6、7 月內，排名連續下降了80 名，則衰退速度為4（7-3月份）。

2.解釋變量

App 數字產品在目標國家滲透速度（Penspeed）作為解釋變量，即一款App 數字產品在目標國家上線后，成功滲透該國家市場所需的時間（以月份為粒度計算）（Shaheer 和Li，2020）。比如，一款App 數字產品3 月份在某一國家上線，5 月份在該國家發生重點事件，（滲透成功，達到排名前150），則滲透速度為2（5-3=2）。考慮樣本中的App 數字產品在6 個月內均已成功滲透目標市場，本文將滲透速度進行轉換，App 數字產品在目標市場滲透速度表示為6-Penspeed（Gawer 和Henderson，2007）。蘋果商店通過一系列指標（主要基于下載量），顯示每個類別中的排名前150 的應用程序。若一款應用進入某地區的前150 榜單，說明該款應用成功滲透這個地區（Garg 和Telang，2013）。因此，參照現有的研究，本文認為一款游戲應用首次在目標國家排名前150 位時，該應用成功滲透到該國家。

3.調節變量

本文包含兩個調節變量，分別是用戶參與度和用戶與用戶交互功能，具體測量方法如下：

（1）用戶參與度：通過在線用戶評論內容與產品更新文檔之間的文本相似性來衡量。參照Zhou et al（2018）的方式，本文使用潛在語義分析（LSA）計算每個App 數字產品的產品更新文檔和在線用戶評論之間的文本相似度（Fresneda 和Gefen，2019）。

首先，本文用Python 腳本對所有文檔進行分詞、詞性標注（用戶評論），中文使用language technology platform（LTP，http：//ltp.ai）和自然語言工具包進行處理（NLTK，http：//www.nltk.org/），英文使用斯坦福自然語言處理包進行處理（NLP，http：//nlp.stanford.edu）。接著對文檔進行分詞，刪除停用詞（如“的”，“the”，“地”，“在”，“an”等）、標點符號（“！”，“？”等評論中常出現的符號）和表情符號（emoji）。然后，使用TF-IDF（詞頻-逆文檔頻率）算法生成“關鍵詞-文檔矩陣”，矩陣的每一個值即為TF-IDF 值。

其次，將SVD（singular value decomposition）奇異值分解應用于“關鍵詞-文檔”矩陣以降低文檔的特征向量維度（陳瑋和盧佳偉，2021），生成潛在語義空間。

再次，將產品更新文檔作為查詢文檔，依據生成的潛在語義空間，將查詢文檔轉換成特征向量，再計算與對應時間文檔的相似性SA。

最后，由于產品開發人員在樣本觀察期會發布多次更新來滿足用戶需求。因此本文計算平均的文本相似度。例如，產品開發人員可能會發布n次產品更新，以解決在進入下降階段之前在n-1 至n期間進行的客戶評論中的反饋。因此，時間［（ii∈n）］的對應文本相似度為SAi。式（1）為用戶參與度值的計算公式

其中：CI為用戶參與度。相似度越高，用戶參與價值共創的程度越高。

（2）用戶與用戶交互功能：是一個二進制變量，當App 數字產品的功能允許其用戶之間彼此跨國互動時，其值為1。為了確保該變量的準確性，參照以往學者的研究，讓兩名獨立的實驗人員分別查看樣本中的App數字產品是否有開發上線用戶與用戶跨國直接交互功能，然后將結果進行對比分析，計算克朗巴哈一致性系數為0.76，表明兩名實驗人員的判斷有很強的相關性，本文所使用該變量的有關數據是科學合理的。本文發現樣本中62%的應用程序開發了用戶互動功能。

4.控制變量

由于App 數字產品運營在虛擬平臺中，其排名會受諸多因素的影響。為排除其他因素的影響，本文控制以下7 個變量：App 數字產品的產品評分（Apprating）、App 數字產品大小（Appsize）、“精選應用程序”（FeaApps）、語言差異（Language）、市場規模（Marsize）、市場集中度（Marcon）、心理距離（Psydis）。本文測量的全部變量的名稱及定義見表2。

表2 變量名稱及其定義

（三）研究模型建立

本文采用生存分析模型，研究影響App 數字產品國際市場衰退需要時間長短的因素。在本文的樣本收集時間窗口內，部分的App 數字產品發生了衰退的情況，在生存分析中被稱為刪失的數據。鑒于生存分析模型可以同時以終點事件和生存時間作為因變量，分析多種變量對于因變量的影響，并且可處理刪失數據，近年來被應用于產品生命周期相關的研究中。生存分析模型可分為參數法（加速失效生存分析模型）、非參數法（Kaplan-Meier 生存分析曲線法）、半參數法（COX 風險比例模型）。

參照Chen et a（l2019）182的做法，本文首先構建如下COX 模型進行假設檢驗，β為各個變量的系數，如β8為App 數字產品國際市場滲透速度每增加一個單位，App 數字產品衰退風險率增加eβ-1 個單位；β12為App數字產品的目標市場滲透速度與用戶參與程度對App 數字產品在目標市場衰退速度的共同影響效應；β11為App 數字產品在目標市場的滲透速度與“用戶與用戶交互功能”對App 數字產品在目標市場衰退速度的共同影響效應（Wang 和Lu，2022）。

將式（2）兩邊同時取對數可改寫為

其中：h(t，x)為考慮自變量影響后的App 數字產品在時間t的市場衰退風險率；h0(t)表示基準風險函數，不需要對其形式做任何假設。

此外，為了證明本文的結果并非是模型選擇所影響的，在穩健性檢驗部分，本文還匯報了加速失效時間模型的結果，將控制變量、協變量及交互作用變量加入加速失效時間模型，如式（4）所示。

其中：lnT0為基準風險函數，服從特定的基準分布。

四、實證結果及分析

（一）用戶參與度模型評估

為檢驗本文提出相似度方法的有效性，參照Zhou et a（l2018）的研究方法，將機器學習算法的結果與人工抽樣分析的結果進行對比，驗證基于大數據處理算法的準確性。

本文邀請兩位在美國做學術研究的中國學生，查看相應的產品更新文檔是否解決了評論中的用戶反饋。首先，本文隨機抽樣了18 款應用在8 個國家發布的產品更新文檔，對于每個產品更新文檔，隨機選擇了在更新之前的時間間隔內發布的相似性較高的10 條評論。然后，分別要求每一名學生查看產品更新文檔是否解決了評論中用戶的反饋，‘已解決’記1，‘未解決’記為0。經比對，人工對比出的結果和算法區配出來的結果重合度為75%，證明了本文所提出算法的準確性。在線評論數據屬于非結構化數據，數據中存在大量的噪聲，但本文所提出的方法可以有效地量化用戶參與產品創新的程度。

（二）描述性統計

本文從樣本量、均值、標準差、最大值幾個方面對原始樣本數據進行描述性統計分析，由于各變量的量綱差距較大。因此在回歸時對變量做Z分數去量綱標準化處理。變換后的各變量數據的描述性統計見表3。去量綱處理的變量的標準差都為1，且所有變量均處于統一量級。

表3 各變量描述性統計-標準化處理

（三）相關性分析

表4 報告了變量間相關性分析的結果。由表4 可知，App 數字產品在目標國家的滲透速度同App 數字產品在目標國家的衰退速度呈負相關（r=-0.435）；用戶參與度與App 數字產品在目標國家的衰退速度呈負相關（r=-0.137）；用戶與用戶交互功能與數字產品在目標國家的衰退速度呈正相關（r=0.437）。此外，本文計算了所有變量的方差膨脹因子（VIF），最高的VIF 值為2.11，低于10 的標準。因此本文并不存在多重共線性問題。

表4 相關性分析結果

續表4

（四）實證結果分析

表5 列出了COX 模型的結果。負系數意味著隨自變量的增加，App 數字產品在目標國家進入衰退階段的可能性降低。同樣，正系數表明衰退風險隨著自變量的變化而增加。模型1 包含控制變量；模型2 研究檢驗了主效應；模型3 包括用戶參與度和用戶與用戶互動功能的主要影響；模型4 研究展示了“用戶參與度”和目標市場滲透速度之間的交互作用；模型5 將滲透速度與“用戶與用戶交互功能”進行交互；模型6 展示了完整模型。

表5 Cox 生存分析結果

本文首先介紹模型1 中控制變量的結果，其中產品評分（p=0.022），市場規模（p=0.015）對減緩App 數字產品在目標國家的衰退速度具有正向的影響，且統計學顯著。就本文的假設而言，模型2 表明假設1 得到支持（p=0.006），當App 數字產品在目標市場的滲透速度每加快1 個單位，App 數字產品在目標國家的衰退的速度將加快32.9%，即較快的市場滲透速度并不會為App 數字產品在目標國家的擴張帶來資源優勢，以減緩App 數字產品在目標市場的衰退進程。模型3 展示了“用戶參與度”和“用戶與用戶交互功能”對于App 數字產品目標市場衰退速度的影響，這兩個變量的系數都為負，且統計學顯著，用戶參與的程度每增加一個單位，App 數字產品在目標市場的衰退速度就會減緩30.7%（p=0.025），而用戶與用戶的互動功能會使App 數字產品在目標市場的衰退速度減緩150%以上（p=0.000）。模型4 結果顯示交互項的系數為正且顯著（p=0.000），假設2 得到了支持。模型5 交互項為負且顯著（p=0.001），假設3 也得到了支持。最后，模型6 結果表明，當所有假設整合為一個模型時，結果仍然成立。

此外，通過Kaplan-Meier 生存分析曲線驗證本文構建的用戶參與度模型對App 數字產品在國際市場衰退速度的影響。圖2 顯示了衰退速度的變化曲線，較低的生存曲線表明App 數字產品的衰退速度較快。當應用程序開發人員解決客戶評論中提到的問題時，即較高的用戶參與度對市場衰退速度所造成的影響要小于較低的用戶參與度。綜上，用戶的參與會延長App 數字產品的生存期。

圖2 Kaplan-Meier 生存分析圖

（五）穩健性測試

1.替換被解釋變量

由于本文對衰退速度的量化方式與傳統產品的衰退速度不同。因此參照近年來有關App 數字產品國際化的研究，本文采用不同衰退速度的量化方式來證明實驗結果的穩健性。參照Shaheer 和L（i2020）的方法，本文使用連續3 個月內排名70、85、90 下降標準作為截止點定義發生了衰退的終點事件，并使用COX 模型回歸。

如表6 所示當衰退事件被定義為排名連續下降70時的COX 生存分析結果。模型2 中目標國家的滲透速度系數為正且顯著，表明假設1 得到支持；模型4 結果顯示交互項的系數為負且顯著（p=0.000），假設2 得到了支持；模型5 檢驗了“用戶與用戶交互功能”對目標市場的滲透速度和目標市場衰退速度的調節作用，此交互項為負且顯著（p=0.001），假設3 也得到了支持。同樣的，當衰退事件被定義為排名連續下降85、90 時，COX 生存分析結果均證實本文的研究假設成立。

表6 COX 生存分析結果——排名連續下降70

2.使用不同的生存分析模型檢驗

由于生存分析模型還包括參數模型，為保證本文的結果并非由模型選擇所驅動，本文使用加速失效生存分析模型進行分析，如式（4）所述，該模型假設基準風險函數服從特定的基準分布，基準分布包含Gaussian、Weibull、Logistic、Lognormal、Loglogistic 五種主要形式。本小節再次匯報了Gaussian 的回歸結果。

與COX 模型不同的是，若加速失效生存分析模型的系數為正，則代表變量對App 數字產品在目標市場衰退速度有減緩的作用，系數為負代表對App 數字產品在目標市場衰退速度有加快的作用。在不同類型的加速失效生存分析模型下，本文的結果依舊保持一致，見表7 匯報的Gaussian 生存分析結果顯示：模型2 表明目標國家的滲透速度系數為負且顯著，假設1 得到支持；模型3 展示了“用戶參與度”和“用戶與用戶交互功能“ 對于App 數字產品目標國家衰退速度的影響；模型4 中通過“用戶參與度”和目標國家滲透速度的交互項來檢測假設2，交互項的系數為正且顯著，假設2 得到了支持；模型5 檢驗了“用戶與用戶交互功能”對目標國家的滲透速度和目標國家衰退速度的調節作用，此交互項為正且顯著，假設3 也得到了支持。

表7 Gaussian 生存分析結果

續表7

（六）假設檢驗結果

本文基于研究問題并建立相關假設模型，并提出3 組假設，運用生存分析模型進行相關實證分析，相關結果也通過了穩健性檢驗，結果匯總見表8。

表8 假設檢驗結果匯總一覽表

五、研究結論與管理啟示

（一）研究結論

本文的目的是研究一些可能影響App 數字產品在全球數字市場衰退的因素，以提升一款App 數字產品在全球數字經濟市場的產品持續性。但本文認為，較低的外部市場進入門檻并不總是能為產品帶來收益。本文的分析表明，App 數字產品的產品生命周期具有“熱潮類”產品的特點，即進入目標國家較快的市場份額增長率，反而會加快產品在國際市場的衰退速度。因此，App 數字產品廠商仍需要運用一些策略來延長其App 數字產品的生存時間。本文基于用戶主導邏輯理論，通過提升“用戶參與度”和“用戶與用戶互動功能”，幫助數字公司克服全球數字市場的激烈競爭，減緩全球數字市場中App 數字產品的衰退速度。

首先，本文將產品生命周期理論拓展到全球數字經濟市場中，闡明App 數字產品在國際市場的產品生命周期特點。現有研究主要集中在App 數字產品如何進入國外市場，而忽略了進入目標國家后可能影響其長期表現的決定因素。本文研究發現，較快的滲透速度可能不會延長App 數字產品的壽命，數字世界中的先行者優勢并不存在。通過研究App 數字產品的產品生命周期類型，將產品生命周期理論置于全球App 數字產品市場，驗證了該理論的生命力。

其次，本文將用戶主導邏輯理論、網絡效應理論拓展至全球數字經濟市場，歸納提出延長App 數字產品生命周期的策略。盡管社交媒體技術為產品聆聽用戶的聲音提供了媒介，讓用戶可以參與到產品創新和市場銷售，但在全球數字市場背景下，用戶價值共創的作用仍未得到充分地探索（Fan et al，2020）。本文關注用戶參與產品創新及用戶與用戶之間的直接交互對于提升產品持續性所帶來的影響，從理論與實踐的角度闡明，App 數字產品廠商公司如何創造性地利用用戶這一寶貴資源實現全球可持續的市場績效。

（二）管理啟示

基于本文的研究結果分析，結合目前移動廠商“出海”的實際情況，歸納出在國際數字市場上，可以提升App 數字產品持續性的循環迭代機制。該機制考慮了三個層級，包括用戶層、用戶與企業互動層、企業層，并整合了App 數字產品生命周期的兩個重要階段，即產品成長期和產品衰退期，如圖3 所示，詳細過程如下：

圖3 提升App 數字產品持續性的循環迭代機制圖

整個機制的循環過程中，企業基礎能力的搭建起到關鍵的作用。企業想要充分利用用戶這一寶貴資源，讓用戶幫助企業推進產品的國際化進程，就必須先搭建用戶需求挖掘的能力，滿足用戶間互動的能力，以此搭建用戶與企業之間的聯系紐帶。本文研究結論可以為App 數字產品運廠商海外運營提供以下4 點管理策略：

一是重視用戶之間互動能力的基礎建設。App 數字產品經理可以采用內部互動和外部互動兩種方式，在數字產品內部滿足用戶與用戶之間互動的訴求，產品可以設計相應的評論、互動機制，比如游戲類產品可以設計一起對戰、闖關等功能。在數字產品外部，產品可以設計分享等功能，新用戶通過分享鏈接下載后，新老用戶都可獲得一定獎勵，以此滿足用戶間互動的訴求。

二是重視數字產品底層大數據能力的建設。數據能力是支撐企業發展、產品迭代的關鍵能力。在APP數字產品面向全球市場發行的背景下，想獲取并存儲全球用戶的行為數據，企業除了需要投入資金增強云服務數據存儲能力外，更重要的是對于全球用戶行為的數據進行底層數據建模，讓數據消費者可以快速查詢海量的用戶數據，便捷的產生數據分析報告。因此，企業需要將大數據轉化為全球用戶畫像系統，將數據平臺化、可視化。

三是重視普通用戶需求挖掘能力的建設。建立用戶社區需要企業投入成本，并需要運營的人力成本不斷維護社區的活躍度。在數據經濟大背景下，許多初期的App 數字產品廠商不具備建立用戶社區的能力，而且當用戶同時使用多款數字產品時，與每款產品高頻次互動的概率會隨之減少。因此，如何找到合適的用戶，吸收用戶意見是一個需要解決的問題。本文提出的讓普通消費者參與產品研發的方式，可以很好的解決上述問題，即利用App 數字產品發版的特點，監測用戶行為數據，這些數據可以是定性數據如評論，也可以是定量數據如評論數量等。

四是掌握產品在不同生命周期需要采取的運營策略。App 數字產品運營廠商不應將早期較快的市場滲透速度作為產品優勢。App 數字產品的快速普及可能是銷量衰退的警告。本文建議產品開發運營人員需要與國外市場用戶建立緊密的聯系，與用戶建立長期合作關系，并將用戶的評論轉化為知識吸收到產品創新中，通過使用用戶網絡中嵌入的資源來幫助的數字公司提高長期績效。

（三）未來研究展望

本文存在一些局限性，為未來的研究提供了研究機會。首先，本文樣本只局限于蘋果應用商店的一個類別，未來的研究可以檢驗不同種類的App 數字產品和應用商店以拓展本文的結論。其次，未來研究可以將政治政策因素納入本文模型，現實中存在一些如社交類型的App 數字產品在本地市場享有較高的歡迎度，卻因為政治因素，不得撤出目標國家，比如，Facebook 被中國內地市場下架，印度下架Tiktok 等。再次，本文并沒有考慮到一些虛假評論對于本文的影響，未來的研究可以從算法的角度，對文本相似性的精度進行改進。最后，本文采用的國家之間的距離是用傳統產品國際化的研究來衡量，但考慮到數字市場的特點，期待未來的研究可以研究數字時代國家與國家之間的數字距離。