開放式創新平臺核心參與者知識共享行為的多重驅動路徑研究

沈占波,李 昂

(河北大學 管理學院,河北 保定071002)

0 引言

為應對日益激烈的市場競爭,很多企業將創新作為驅動自身發展的根本力量。與此同時,用戶需求個性化特征日益顯著,任何企業均難以完全依靠自身資源滿足顧客多元化需求。Chesbrough[1]提出開放式創新概念,指出在開發新技術時,企業應同步利用內外部知識以激發創新理念。隨著該概念的不斷發展,開放式創新平臺應運而生,通過該平臺有助于實現企業與用戶間更好的實時溝通與交流[2],幫助企業從不同層次消費群體中獲取大量有價值的知識,如用戶需求與消費習慣、消費動機與購買行為等。

在創新實踐中,雖然大量企業力圖通過搭建開放式創新平臺以增強自身創新能力,然而普遍面臨用戶規模持續增長但活躍度與貢獻度參差不齊的困境,直接影響企業在平臺中的知識獲取效率。為提高開放式創新平臺效率,相關學者對平臺用戶知識共享行為進行探究,也取得了一定成果。但現有研究多是泛泛研究用戶知識共享,沒有對用戶進行分類;將用戶進行分類研究的文獻也主要聚焦在領先用戶上。實際中,平臺用戶群體較復雜,不加區分地進行用戶知識共享行為研究,結論易相互矛盾,對指導平臺企業用戶知識共享行為不利。在虛擬社區研究中,很多學者都提及一個非常重要的用戶群體“核心用戶”,這對拓展開放式創新平臺用戶知識共享研究具有啟發意義。如果將領先用戶比作投入池塘里的一粒“石子”,那么虛擬社區中的核心用戶就是擴大石子影響力的初始“漣漪”。與領先用戶強調超前需求、擁有強烈創新動機和深刻的使用經驗不同,核心用戶在虛擬社區網絡中占據結構洞位置,具有高中心性、高活躍度、高吸聚力和高影響力,其創作內容易獲得社區其他用戶廣泛認可和追隨。本研究將基于社會網絡視角,利用中心性和結構洞思維確定開放式創新平臺中具有高吸聚力與影響力的核心參與者群體,借助模糊集定性比較分析法(fsQCA),探究開放式創新平臺核心參與者知識共享行為的多重驅動路徑,了解核心參與者知識共享行為促進因素,以更好地提升平臺知識共享效率,促進平臺良性發展。

1 文獻回顧

1.1 開放式創新平臺概念及虛擬社區用戶分類

目前針對開放式在線平臺的主流定義是:用來實現企業內部和外部用戶資源連接的一種在線網絡社區[3]。Gangi&Wasko[4]將為企業提供創新服務,以各種形式參與產品創意、研發以及推廣等有關創新工作的開放式在線平臺稱為開放式創新平臺。開放式創新平臺屬于特殊的虛擬社區,學者們對虛擬社區用戶進行了較系統的劃分,如表1所示。目前關于開放式創新平臺用戶類型的研究較單一,主要針對領先用戶群體進行探究。在虛擬社區領域形成的用戶分類成果,為深入研究開放式創新平臺用戶類別和行為提供了借鑒。從表1可以看出,核心用戶是虛擬社區中一個重要的用戶類別,但在開放式創新研究中并沒有得到應有重視,有待加強。

表1 虛擬社區用戶分類Tab.1 User classification of virtual community

1.2 開放式創新平臺知識共享行為影響因素

為了更好地推動平臺用戶的知識共享行為,提高平臺創新效能,幫助企業獲得豐富的創新成果,學者們結合不同理論,在用戶知識共享行為領域進行了諸多探索。

Hau &Kim[10]根據計劃行為理論,對玩家在網絡游戲交流平臺上發表創意想法的動因進行研究,發現內在動機、分享目標和社會信任是促進用戶創新與知識共享的顯著因素,外在動機和社會關系對知識共享行為產生負向作用;Chen等[11]依據動機理論和自我決定理論,對在線知識社區參與者持續貢獻行為動因進行研究,發現有用性投票和評論具有重要影響;李賀等[12]基于社會交換理論和馬斯洛需求理論,發現助人愉悅感與創客知識共享行為呈正相關關系,感知知識權利喪失與之呈負相關關系;王婷婷等[13]依據社會交換理論,發現用戶自我展示和社會學習機會等對持續性共享行為具有正向影響,而一般用戶評論對持續性共享行為具有負向影響;嚴建援等[14]依據使用滿足理論和解釋水平理論,圍繞MIUI社區探究影響顧客價值共創行為的因素,發現個體整合和社會整合等需求對不同顧客群體產生影響;任伶[15]依據社會交換等理論,從個人、社區和平臺3個層面對在線社區知識共享行為影響因素進行梳理,總結出在線開放式創新社區知識共享發展的三階段;周濤等[16]結合社會認知理論,以MIUI論壇為對象,發現創新自我效能和結果期望對用戶知識分享行為具有正向影響。

1.3 核心參與者特征

社會資本理論從社會網絡視角提出中心性與結構洞能夠反映不同個體的網絡位置。美國社會學家Freeman[17]于1979年提出中心性概念,通過分析網絡節點位置衡量相應節點在網絡中的權力。在開放式創新平臺中,中心性反映了用戶位置中心化程度,以及用戶間知識共享與傳播情況。中心性越高,該用戶越靠近網絡中心,其自身知識共享行為次數越多,與其聯系的其他用戶數量也越大。在開放式創新平臺用戶網絡中,占據結構洞位置的用戶能更便捷地進行知識共享與傳播[18]。

在開放式創新平臺研究中,將核心參與者與領先用戶進行區分既是必要的,也是有研究依據的。本文研究對象為核心參與者,其與虛擬社區中的核心用戶具有高度契合性。如Valck[5]將虛擬社區中最為活躍且樂于分享的用戶定義為核心用戶;Toral等[6]認為發言數量和質量是社區用戶具有高影響力的關鍵特征;戚桂杰等[19]通過聚類分析劃分出核心用戶,認為該群體的平臺貢獻度高,能吸引大批用戶參與平臺互動;曠詩媛等[20]將專業型虛擬社區核心成員定義為持續活躍、在社區網絡中處于中心地位、對社區知識共享貢獻價值最大的成員,此類成員具有較高社區忠誠度和成員認可度,通常是社區內部的意見領袖。

領先用戶的概念界定已十分成熟。Hippel[21]首次提出領先用戶范疇,即具有領先趨勢和高期望收益的群體;Belz等[22]將領先用戶定義為擁有豐富產品使用經驗并具有較強創新能力的群體;Lüthje等[23]認為相較于普通用戶,領先用戶能更快地接受新產品,更加積極主動地參與企業創新?；诖蠖鄶祵W者對領先用戶的論述,可總結出該類用戶的最大特征是擁有超前的需求、強烈的創新動機和深刻的使用體驗。核心參與者則具有較強吸聚力,憑借在平臺中的特殊網絡位置,擁有較大數量追隨者,通過與追隨者的頻繁互動進行知識傳播與擴散,具體如表2所示。

表2 核心參與者與領先用戶特征Tab.2 Characteristics of core participants and leading users

1.4 研究評述

由表1可知,在針對虛擬社區用戶的分類研究中,大多數學者選用的研究方法是社會網絡分析法和K-means聚類算法,這為本文識別研究對象提供了思路。同時,開放式創新平臺發展依賴于用戶參與,探究平臺中不同用戶群體知識共享行為影響因素有利于激發平臺各類用戶知識共享行為,促進平臺持續健康發展。本研究將基于社會網絡視角,明晰核心參與者群體在開放式創新平臺中的地位與價值。通過梳理發現,核心參與者不完全等同于領先用戶,二者的最大區別在于:核心參與者具有吸聚力,即吸引與凝聚其他用戶的能力,而領先用戶具有更強的創新動機與能力。二者在平臺中共存,其中有部分群體既屬于核心參與者又屬于領先用戶。

基于上述論述,本文對開放式創新平臺核心參與者界定如下:在平臺用戶網絡中占據結構洞位置,具有高中心性、高活躍度、高吸聚力和高影響力,創作內容易獲得平臺其他用戶廣泛認可的用戶群體。本文以開放式創新平臺中核心參與者群體為研究對象,探討影響其知識共享行為的相關因素,旨在了解如何提升核心參與者在平臺互動中的知識共享水平,充分發揮核心參與者的吸聚作用,提高整個平臺的知識傳播效率與質量。

2 理論基礎與研究模型

2.1 社會認知理論

Bandura[25]早在20世紀80年代就率先采用社會認知理論驗證個體行為,并從個人、行為和環境三個層面闡釋個體行動的影響因素。具體而言,個人因素主要指個體的認知因素,如信念、期望等;環境因素主要指外部因素,如資源、條件、設施、他人等;行為因素主要指個體在一系列因素組合刺激下的行為傾向和選擇。個體行為受環境因素影響并隨環境而變化,同時與自我認知互為影響,這為預測和解釋個體行為提供了理論支撐。

本研究旨在探討開放式創新平臺核心參與者知識共享行為影響因素。根據社會認知理論中三元交互決定論的理論框架,知識共享作為個體行為的體現方式,必然受到個體和環境因素的共同影響。上文中對知識共享行為影響因素進行了梳理,發現在探討個體因素時學者們大多從自我動機、自我認知、自我調節等角度展開分析;在探討環境因素時,學者們主要從社會環境、企業環境、平臺環境等角度去探究。

通過對社會認知理論的溯源以及現有平臺用戶知識共享行為影響因素的分析,本文將知識共享行為影響因素重點聚焦在個人和環境兩個方面,每個方面均包含3個重要因素。從個體方面看,包含自我效能因素、結果期望因素和動機因素。首先,自我效能是個體對自己完成某方面工作能力的主觀評估,對個體行動選擇具有重要影響[26];其次,結果期望是個體對行動結果的主觀期待和判斷,包括感知風險與感知益處等,正向的結果期望會促使個體采取積極行動[25];最后,動機性因素作為引發個體心理過程的主要原因,是驅動個體采取行動的內在張力?，F有文獻更多關注創新過程中參與者個體的利己動機,而對利他動機關注不足。既有的組織公民行為研究成果和開放式創新平臺中大量創新參與者的利他實踐,提醒學者們應該增加對創新參與者利他動機[27]的探討。從環境方面看,可分為內部環境因素和外部環境因素。內部環境因素是指企業對個體知識共享行為的支持態度、方式和力度等,即企業支持;外部環境因素則是指平臺成員對平臺的認可與支持、成員間知識共享氛圍和態度,即社會認同和平臺氛圍。

2.2 模型構建

基于社會認知理論,本研究認為核心參與者知識共享行為受到個人與環境兩個層面多因素協同作用。以前述討論為基礎,構建相應模型,如圖1所示,旨在探討個人層面的創新自我效能、結果期望、利他動機和環境層面的社會認同、企業支持、平臺氛圍多因素對核心參與者知識共享行為的影響。

圖1 理論模型Fig.1 Theoretical model

各因素界定如下:創新自我效能是指核心參與者對自身是否具備在開放式創新平臺進行有效知識共享能力的主觀信念,是核心參與者對自身能力的一種自我認知和評價;結果期望是指核心參與者對參與知識共享行為可能帶來回報的預期;利他動機是指核心參與者作為平臺網絡中的一員,擁有助人的特質,在一定程度上會愿意與他人主動分享知識而不求回報;社會認同是指核心參與者對平臺的歸屬感與忠誠度,以及對所屬平臺用戶網絡的親切值與認可度;企業支持是指平臺作為開放式創新活動的發起者、構建者、促進者和監管者,其在知識共享過程中給用戶提供的各種支持要素;平臺氛圍是指由眾多平臺參與主體的共同活動所構建的、被平臺用戶所感知的氣氛。

雖然有文獻對上述因素如何單獨或共同對知識共享行為產生影響進行了闡述,但仍存在兩方面不足:一方面,雖有學者認同開放式創新平臺中的知識共享行為會在多種因素共同作用下產生,但多聚焦于理論模型推演與歸納,鮮有深入探究核心參與者知識共享行為影響的研究;另一方面,雖有學者嘗試借助實證分析探索知識共享行為與部分相關因素的線性關系,但缺乏對知識共享行為受多因素組態效應共同作用這一理論事實的考量,導致難以有效解釋核心參與者知識共享行為的驅動機制及個體間存在的顯著差異。因此,本研究從組態視角,借助fsQCA方法,探索以上因素之間的因果關系,并厘清背后的理論邏輯,闡述不同組態的理論價值和實踐啟示。

3 研究設計

3.1 研究方法

定性比較分析(Qualitative Comparative Analysis,QCA)為識別結果發生的組合式原因提供了邏輯分析基礎,為產生相同結果的多重路徑組合提供了解釋性框架。本研究將采用模糊集定性比較分析法(fsQCA),探究有效促進開放式創新平臺核心參與者知識共享行為的組態路徑。該方法介于定量與定性研究之間,對于探究多重并發的組合關系具有較強適用性。

3.2 問卷設計

在借鑒國內外成熟量表的基礎上,參照李克特五級量表樣式,設計研究所需調查問卷。問卷共含28個問題。其中,創新自我效能6個題項,結果期望4個題項,利他動機3個題項,社會認同3個題項,企業支持3個題項,平臺氛圍3個題項,知識共享行為6個題項。

3.3 問卷發放與數據收集

3.3.1 核心參與者篩選

花粉俱樂部是由華為粉絲在2014年自發創建的,產出包括評測帖、資源帖、解答帖等在內的特色內容,是目前國內較具代表性的開放式創新平臺?；ǚ劬銟凡科脚_用戶擁有唯一的ID標識,平臺軟件專區針對手機軟件類型劃分出13個子板塊。本研究選擇其中的EMUI11子板塊,按照發帖時間順序,通過Python爬取2021年1月的發帖和回帖情況,共得到6 992條數據,參與人數為3 671人。

本研究以出度表示平臺用戶對其他用戶的回帖數,以入度表示平臺用戶得到其他用戶的回帖數,并基于數據結構與科學性要求,對其作以下處理:①剔除發帖與回帖數量之和不超過2的用戶;②剔除只進行過發帖或回帖而沒有互動行為的用戶;③同一個主題帖中,兩個相同用戶之間的多次互動僅記為1次。經過篩選后,共得到419次討論的有效數據量,參與人數為262人。為分析用戶關系并識別核心參與者,將相關數據制作成關系矩陣,并對該矩陣進行二值化處理,具體如表3所示,其中,橫向表頭為發帖者,縱向表頭為回帖者。

表3 開放式創新平臺用戶關系矩陣Tab.3 Relationship matrix of open innovation platform users

將關系矩陣導入UCINET軟件,測得2021年1月由平臺討論形成的網絡密度為0.005 5,表明網絡較松散、用戶關系相對疏離,這主要是由于參與平臺討論的門檻較低、人數較多。在開放式創新平臺中,用戶間互動都屬于知識共享行為,用戶創新不僅體現為發帖行為,而且體現為對其他用戶帖子發表看法,因此以度數中心度作為核心參與者的衡量指標之一。中間中心度代表用戶能在多大程度上成為其他用戶的媒介,同時,有助于分析各節點對資源的控制程度與影響平臺其他用戶的范圍,因此將中間中心度作為核心參與者的另一個衡量指標。

利用UCINET進行中心性分析后,整理得到開放式創新平臺度數中心度和中間中心度排名前20位用戶,具體如表4所示。

表4 開放式創新平臺用戶知識共享中心度排序Tab.4 Centrality rankings of open innovation platform users' knowledge sharing

分析結果顯示,度數中心度和中間中心度都位于前20名的用戶有“華*為”“x*8”“一*莫”“J*h”“余*惠”等11人,他們作為2021年1月花粉俱樂部EMUI11子板塊討論中的核心參與者,具有一定吸聚力和權威性,其吸引其他用戶進行討論并獲得較多評論,在平臺中起到一定的橋梁作用,表現出核心參與者特質。與花粉俱樂部類似,小米MIUI和海爾HOPE也是當前國內發展較為成熟的開放式創新平臺,雖分屬于不同企業,但平臺用戶間的社會網絡和核心參與者特征具備一定相似性。為使樣本更具代表性,本文最終從上述3個開放式創新平臺的25個版塊中(時間同樣設定為2021年1月),識別得到365位核心參與者。

3.3.2 數據收集

正式調研前,發放120份問卷作為預調研。在對數據予以信效度檢驗和相應處理后,最終得到正式問卷,具體內容包括性別、年齡、學歷、職業、參與開放式創新平臺的年限以及最常使用的開放式創新平臺等。通過線上平臺、私信等渠道,向通過社會網絡分析法得到的核心參與者發放問卷共計245份,回收并篩選得到有效問卷206份,有效回收率為84.08%。

樣本數據顯示,來自花粉俱樂部、MIUI社區和HOPE社區的核心參與者占總樣本的比例分別為39.81%、36.89%和20.87%。調查對象中性別比例較均衡,年齡處在19～35歲區間的人數最多,表明中青年群體的創新性與積極性更高,是核心參與者的中堅力量;本科學歷以上占絕大多數,其中還有將近一半的群體為研究生,說明核心參與者具備良好的受教育背景;在職業方面,企業從業人員和學生群體占比均逾1/3,這與他們具備一定知識技能與實踐經驗、有著較強創新積極性與創新動機有關。同時,調查對象參與開放式創新平臺的年限大多在3年以內,反映出成為核心參與者的時限較短、門檻較低。

4 數據分析與討論

4.1 信度與效度檢驗

本研究采用Cronbach's α系數和CR值作為信度檢驗方法,主要判斷Cronbach's α系數和CR值是否大于0.7;采用標準化因子載荷和AVE作為效度檢驗方法,主要判斷標準化因子載荷是否大于0.6和AVE值是否大于0.5。若以上條件全部滿足,說明本問卷具有較高信度與效度。經過分析后的數值如表5所示,可以判斷本次調查問卷具有較高信度和效度。

表5 信效度檢驗結果Tab.5 Variable reliability and validity tests

4.2 數據校準

在使用fsQCA進行分析前,首先對量表中的常規數據進行模糊集校準,這個過程是對量表中各樣本賦予集合隸屬度的過程。當前學者主要使用兩種方法進行校準,分別是直接校準法和間接校準法,本研究使用更加正式化與標準化的直接校準法對量表中的樣本數據進行校準。由于本文中6個條件變量與1個結果變量均是通過李克特五分量表獲取數據,通過觀察,數據的整體分布有偏且偏向大點數一側。因此,本研究以每個量表的均值作為fsQCA的原始數據,參考Fiss &Ragin[28-30]的研究和大部分學者采用直接校準法進行模糊集轉換的實踐,將5、3.5、1設置為錨點。針對校準后會出現隸屬度為0.5的樣本,將校準后隸屬度為1以下的所有隸屬分數都加0.001,既避免了隸屬度為0.5樣本的無效性,又保證了樣本間保持相對不變[28]。

4.3 必要條件分析

在分析前因條件組合前,對各前因條件產生結果的必要性進行驗證[28]。如果特定的前因條件通過驗證,在進入最小化程序前,必須排除其它不同的邏輯余項假設,防止消除必要條件[31]。一旦前因條件解釋變量的一致性大于0.9,并且覆蓋度達到0.75,就可以斷定此條件是當前結果的必要條件[32]。

由表6可知,高創新自我效能(CSE:一致性0.921 161>0.9;覆蓋度0.803 602>0.75)是高知識共享行為產生的必要條件,需要在之后的標準化分析中進行設置,以避免必要條件被消除[33]。在非高知識共享行為的必要條件檢驗中,所有前因條件的一致性均小于0.9,說明上述前因條件都不能成為產生非高水平知識共享行為的必要條件,即反映出非高水平知識共享行為不一定必須通過設定的某前因條件而產生。

表6 前因條件必要性分析結果Tab.6 Necesity analysis results of causal variables

4.4 組態分析

fsQCA會得到復雜解、中間解和簡單解3種,復雜度適中且更為合理的中間解往往被作為QCA研究的首選[34],在此基礎上考慮以簡單解達到區分核心條件與邊緣條件的目的[31]。如果簡單解和中間解均涉及前因變量,或以必要條件形式出現在必要性分析中,則記作核心條件;如果該條件僅在中間解出現,那么就記作邊緣條件[35]。依據真值表結果,進一步運用fsQCA3.0進行布爾最小化運算,觀察各組態PRI取值,獲悉該真值表存在顯著的PRI間斷點0.7[34,36],故手動將0.7以下組態結果中的結果變量設為0。在高水平知識共享行為單項條件的必要性分析中發現,高創新自我效能是構成必要條件的前因變量,因此在高水平知識共享行為組態分析中預先設定該條件為必要條件,同時,對比簡約解和中間解以分析核心條件與邊緣條件。結合上述分析和計算規則,對數據進行組態分析并發現高水平知識共享行為產生路徑有4條,低水平知識共享行為產生路徑有2條。

4.5 結果分析

4.5.1 高水平知識共享行為影響因素組態分析

高水平知識共享行為產生路徑見表7,總體覆蓋度為0.753,總體一致性為0.95,說明前因條件對結果有較強解釋力。結果顯示,有4條路徑可以產生高知識共享行為,本文將其歸納為兩類構型:①強調結果期望和利他動機的H1;②以社會認同作為邊緣條件缺失的H2。以上兩類構型中的4條路徑都以創新自我效能為核心條件,反映出當開放式創新平臺核心參與者對自身知識能力評估較高時,會更積極主動地開展知識共享行為。這與Tiemey、楊晶照等[37,38]的觀點一致。個體在采取知識共享行為之前,會預先衡量該行為風險,若自身能力無法助力知識尋求者問題得到完美解決,為了規避面子受損、聲譽受損等風險,會更傾向于隱藏知識。

表7 高知識共享行為組態分析結果Tab.7 Configuration analysis results of high knowledge sharing behavior

(1)H1構型以創新自我效能、結果期望和利他動機為核心條件,以社會認同為邊緣條件,因其它條件差異形成兩條路徑。兩條路徑都證實社會認知理論觀點,即個體層面的創新自我效能、結果期望和利他動機與環境層面的社會認同構成的條件組合共同促進核心參與者知識共享行為產生,區別在于平臺氛圍和企業支持條件不同。

H1a體現了平臺氛圍對知識共享行為的作用,但企業支持未在條件組合中出現。其內涵是當核心參與者在平臺中對自身能力評估較高、對結果有較大期望、有欲望去幫助他人,同時,對平臺具有較高歸屬感、對社區網絡中其他用戶具有較強親近感,并且整體平臺氛圍較為融洽時,無論該平臺所屬企業是否支持或鼓勵,都會促使其產生知識共享行為。這是由于作為平臺的核心參與者,擁有一批粉絲用戶追隨其知識共享行為,其對平臺的忠誠度已高于企業,即使企業沒有相關激勵活動,也不影響核心參與者與其他用戶進行知識共享。

H1b則體現了企業支持對知識共享行為的作用,但平臺氛圍未在條件組合中出現。其內涵是在核心參與者對自身評價較高、結果預期較大、有欲望去幫助他人,同時,企業又支持與激勵用戶參與的情況下,無論平臺氛圍是否融洽,都會激發核心參與者的知識共享行為。這是由于核心參與者作為平臺中相對獨特的用戶群體,其擁有一個較為活躍的小用戶圈,在這個小圈子內大多數用戶是較為積極主動的,平臺整體氛圍融洽與否對于核心參與者所位于的圈子影響較小。

(2)H2構型以創新自我效能為核心條件,同時,以社會認同缺失為邊緣條件,以企業支持和平臺氛圍為邊緣條件,因其它條件差異而產生兩條路徑。

與H1構型一樣,H2構型的兩條路徑仍能夠證實社會認知理論觀點,即個體層面的創新自我效能與環境層面的社會認同、企業支持和平臺氛圍所構成的條件組合共同促進核心參與者知識共享行為產生。此處的社會認同作為邊緣條件缺失,表示當平臺核心參與者創新自我效能較高、獲得平臺所屬企業支持,同時平臺整體氛圍又較為融洽時,即使社會認同的作用并不顯著時,其知識共享行為仍較為活躍。

H2a體現了結果期望對知識共享行為的作用,但利他動機未在條件組合中出現。其內涵是當核心參與者在平臺中對自身能力評估較高、有較高的結果期望,同時企業支持用戶參與、平臺氛圍較為融洽,但其他用戶對其認同并不顯著時,無論核心參與者是否愿意幫助其他用戶解決問題,都會激發其知識共享行為。這是由于當平臺中的社會認同并不顯著時,核心參與者對平臺中成員的共鳴感將減弱,導致核心參與者知識共享行為的目的更多是為了獲得回報,而不是其知識共享行為是否會對其他社區網絡成員產生積極影響。

H2b體現了利他動機對知識共享行為的作用,但結果期望未在條件組合中出現。其內涵是當核心參與者在平臺中對自身能力評估較高、自愿向其他用戶貢獻知識,同時企業支持用戶參與、平臺氛圍較融洽,但其他用戶對其認同并不顯著時,無論核心參與者對結果期望高低,都會促進其知識共享行為。這是由于當平臺中的社會認同并不顯著時,核心參與者為了獲得其他成員認可,更好地融入平臺用戶群體,其對社會網絡關系潛在價值的獲取將不受期望值高低的影響,都會積極開展知識共享行為。

4.5.2 低水平知識共享行為影響因素組態分析

低水平知識共享行為的路徑見表8,以上兩條路徑都以結果期望為核心條件缺失。這反映出當開放式創新平臺核心參與者對行為實施后的期望值較低時,將不會進行知識共享,體現了結果期望在核心參與者知識共享行為中的重要作用。該結果與社會交換理論觀點一致,即當個體間交易或交換能夠實現自身預期結果時,知識共享行為將會發生。

表8 低知識共享行為組態分析結果Tab.8 Configuration analysis results of low knowledge sharing behavior

L1路徑以創新自我效能和結果期望為核心條件缺失,同時以利他動機、社會認同和平臺氛圍為邊緣條件。其內涵是,盡管核心參與者處在一個較舒適的平臺環境中,同時,其自身也有向其他用戶提供幫助的意愿,但由于對個人知識能力與水平評估值較低,并且預期貢獻后無法收獲相應回報,因此不愿開展知識共享行為。

L2路徑以結果期望、利他動機和社會認同為核心條件缺失,同時以企業支持和平臺氛圍為邊緣條件缺失,但創新自我效能未在該條件組態中出現。其內涵是,個人層面,核心參與者對貢獻帶來的回報持消極態度,并且無主動幫助其他用戶解決問題的意愿;環境層面也不容樂觀,即用戶群體之間不和諧、平臺所屬企業不支持、平臺氛圍不融洽。當以上條件在一個平臺中同時發生時,核心參與者無論對其知識水平評估是高是低,都不樂意開展知識共享。

低水平知識共享行為的兩條路徑都間接證明核心參與者在開放式創新平臺中的知識共享行為是受個人層面和環境層面因素共同影響的,證實了社會認知理論中個體認知過程、外部環境與人的行為共同決定人類活動的結論。

5 結語

5.1 研究結論

現有研究多以整體用戶或領先用戶為對象,以單一的定性或定量分析為主,聚焦于單個因素對知識共享行為的影響,忽略了個人與環境兩個層面各因素間存在的替代、加強、制約等交互作用?；诖?本研究在原有文獻成果基礎上進行拓展:第一,充分考慮平臺用戶群體的復雜性和多元性,利用結構洞和中心度等社會網絡分析思想,聚焦于核心參與者這一重要但未受到廣泛關注的用戶群體,彌補了傳統研究中用戶對象選擇的表面性和單一性缺點;第二,充分考慮個人與環境之間的交互效應,利用模糊集定性比較分析法(fsQCA),研究多因素協同聯動對平臺核心參與者知識共享行為的影響,突破了傳統以單因素為主的平臺用戶知識共享研究局限,豐富了開放式創新平臺知識共享行為研究視角、研究方法和研究內容,為后續研究提供了啟發和借鑒。

本研究有3個重要發現:第一,創新自我效能是促使開放式創新平臺核心參與者采取知識共享行為的必要條件,也是個體發揮能動性的基礎,更是驅動知識共享行為所必需的認知力量。在該因素水平較高的前提下,核心參與者才會采取知識共享行為。在不同的組態路徑下,個人層面的結果期望與利他動機、環境層面的企業支持與平臺氛圍對高水平知識共享行為的影響效能存在差異。由此可見,核心參與者受個人與環境多因素協同聯動影響,其知識共享行為是一種多重前因并發影響的復雜現象。本研究共探索出4條核心參與者產生高知識共享行為的組態路徑,表明促使平臺用戶產生知識共享行為的個人因素與環境因素組合并不是唯一的,證實了多重聯動、殊途同歸組態路徑的存在。第二,結果期望是致使核心參與者不愿進行知識共享的核心條件。當開放式創新平臺核心參與者認為知識共享行為帶來的回報不能達到預期時,將不會實施知識共享行為。第三,促使核心參與者產生高水平知識共享行為和低水平知識共享行為的因素具有非對稱性特征,即低水平知識共享行為產生的原因并不與高水平知識共享行為產生的原因完全相反。

5.2 研究啟示

鑒于創新自我效能和結果期望對核心參與者知識共享行為的重要影響以及多元組態的研究結論,提出3點建議。

(1)提升核心參與者創新自我效能感。創新自我效能是核心參與者產生高水平知識共享行為的必要條件,是開放式創新平臺推動核心參與者實施高水平知識共享行為的立足點。為此,平臺管理者應該做好4個方面的機制建設:首先,構建知識儲存和檢索機制,讓核心參與者在豐富的知識工具支持下增強知識分享信心;其次,構建核心參與者與領先用戶、普通用戶的高效連接機制,讓核心參與者在“知識中心—知識橋梁—知識大眾”的知識鏈接中擴充知識,內化能力;再次,構建核心參與者的榜樣機制,讓更多核心參與者在自我和榜樣的比較過程中,既產生“見賢思齊”的美好意愿,又產生“你行我也行”的自我肯定;最后,構建知識共享成果反饋機制,讓核心參與者及時獲得知識共享行為的正面反饋,在“讓世界更美好”的過程中增強對自身能力的認同。

(2)加強對核心參與者的激勵。在知識共享過程中,核心參與者抱有一定目的和期待,結果期望對核心參與者是否實施知識共享行為具有重要影響。為了促進知識共享行為產生,平臺管理者可以從3個方面加強對核心參與者的激勵:首先,加強物質激勵,例如可以在平臺中設定賞金帖,對提供有效知識回復的參與者授予金幣,并且建立金幣商城,使獲得的金幣能夠在商城中購買各類虛擬服務或現實產品,以此鼓勵核心參與者實施知識共享行為。其次,加強關系激勵,通過對核心參與者的科學識別、持續互動和溝通管理,讓其充分感受到平臺對其知識共享行為的肯定,促使核心參與者提升平臺關系承諾。特別是針對核心參與者中的中堅群體,除了線上的關系互動外,還應該建立多元化的線下互動模式,例如組織公司年會、新品發布會等,讓社區中的“匿名人”變為“具體人”。再次,加強精神激勵,例如可以根據核心參與者的知識共享貢獻等級,設立多階梯的“榮譽頭銜”等。

(3)樹立組態思維和動態思維。盡管創新自我效能和結果期望對核心參與者知識共享行為具有重要影響,但并不能因此否定個體和環境層面其它因素的作用。平臺管理者在制定用戶知識共享行為促進方案時,要摒棄過度突出和關注某要素的傳統思維方式。這種方式雖在一定程度上能夠短期激發用戶在平臺中的知識共享行為,但長期來看,難免會使用戶感到疲倦,降低激勵效果。同時,這種針對單因素的高強度投入和維護方式,也會給平臺帶來較大的運營成本壓力。為此,平臺管理者應做好兩個方面的工作:首先,樹立組態思維。前述研究揭示了四條高水平知識共享行為組態路徑,平臺管理者應根據平臺中個體因素、環境因素及其演化趨勢,運用組態思維方式,在多元組態中選擇一條及以上組態路徑,制定具體行動方案,提升核心參與者知識共享行為。第二,樹立動態思維。鑒于各組態具有多重聯動、組合并發、殊途同歸的特征,平臺管理者可以根據自身資源類型、多寡程度等約束條件,在實現核心參與者知識共享行為預期目標的前提下,選擇最具可行性的行動方案,并根據平臺發展新階段和新情境,不斷調整和優化行動方案。

相對于已有文獻,本文雖然在知識共享用戶群體和多元組態探討上作了一些拓展,但圜于篇幅所限,還有一些話題值得深入研究,例如不同類型開放式創新平臺間的核心參與者知識共享行為的組態比較、平臺不同發展階段的核心參與者知識共享行為的組態比較、領先用戶與核心參與者知識共享行為的組態比較、同一參與者在不同開放式創新平臺間的知識共享行為組態比較等。在后續研究中,可以加強上述方面的探討。