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摘 要：构建基于企业吸收能力的被调节中介效应模型，探究用户知识开发与知识异质程度和企业认同程度的交互作用，研究两种交互作用对企业新产品绩效的影响。在来自中国企业的528份有效问卷的调查中发现，只有当企业对用户知识信息具有预期低异质度和高认知度时，高参与度的用户知识信息才能更好地通过企业吸收而实现企业创新。
关键词：用户知识开发；知识异质度；知识认知度；吸收能力；新产品绩效
中图分类号：F23 文献标识码：A doi：10.19311/j.cnki.16723198.2019.33.063
1 引言
随着互联网快速发展，企业通过用户参与互动将多元化供给与多样化需求对接起来，提升企业在市场竞争力环境中以具有竞争优势的产品或服务，满足用户最强烈的需求和心里满意度，确保企业整合内外部要素资源，快速获取优质资源信息。对于企业开放式创新活动，用户不再仅仅是科技创新的被动接收者，同时也是创新进程的直接参与者，促进产品发展，提高整体国民经济（Hienerth，2014）。
在用户创新过程中，企业与用户进行知识链接与互动，形成知识网络，以获取所需的技术和知识。研究表明，用户是企业创新产品商业化的直接体验方，具有丰富的新产品认知权与潜力（Teece，2007）。企业利用用户的创新信息不仅提高自身的创新效率，降低创新风险，同时可以满足需求，帮助企业实现多样化经营。因此，企业吸收用户知识作为企业开发新产品的重要环节，是确保科学、技术与知识被融合的基础。因此，本文基于价值共创理论，探究企业对用户知识信息的预期异质度和认知程度与用户知识开发的交互作用，在影响企业创新绩效的过程中是否存在显著的中介效应，并通过对中国企业的实地调查数据进行论证。
2 研究设计
受到用户知识开发的强烈影响，企业商业生态系统关注总体价值的创造，重视价值创造和传递的动态性。这不仅加深了对用户需求的了解，同时导致商业模式的重构。事实上，创新价值在获得用户认可过程中存在高度不确定性，企业有动力吸纳或鼓励用户参与研发新产品活动。在这一过程中，用户知识开发是通过反复的探索和学习的过程，增进对用户的了解。
2.1 理论分析与研究假设
2.1.1 用户知识开发与吸收能力关系研究
用户参与能够加快企业响应速度，向企业提供创新活动有关的知识、思想及信息，使用新服务并提供相应反馈（张欣，2014）。企业有效收集用户知识资源，整合与利用这些知识，既能缩短企业创新计划周期，又能最大限度的满足用户需求。一方面，用户参与创新活动促进企业深度了解用户需求，加快创新速度与投放市场的预期时间；另一方面，能够实现用户需求与新技术的整合，开发出更高质量的创新绩效（Cui，2016）。用户知识开发可以强化企业与外部知识获取能力、知识转化与利用能力，从而提升企业吸收能力。此外，企业依托用户需求，及时完善技术支持与创新平台，有助于强化企业吸收能力。由此，本文提出假设：
H1：用户知识开发对吸收能力具有正向关系。
2.1.2 知识异质程度和认知程度与用户知识开发的交互作用
知识异质程度和认知程度在一定程度上决定了知识的吸收整合效率和效果。有学者提出知识异质性特征互动结构会导致不同程度的知识共享和知识冲突水平（Horwitz，2007）。Horwitz指出，个体在群体内选择交互对象时往往会优先选择与自己相似的对象，因此知识异质性可能会在团队内部造成群体分层，形成非正式的小群体。社会分类导致的小群体会造成冲突和关系紧张，产生消极情感体验，便会降低对企业认同，从而会影响知识吸收。Lovelace（2001）发现，过度的知识异质性会造成目标的认知差异，不利于企业创新绩效。
知识认知是企业理解用户提供的知識信息的重要环节。企业对新知识资源了解越多，就会拥有越多的知识资本，创造新颖的产品和增加价值。不仅如此，企业识别外部知识价值的能力决定了获取的知识质量的高低。当企业通过获得知识并理解时，企业存储和利用的新知识资产可以开发新的想法和产品。这一过程不仅为企业带来了非冗余的、多样化的资源，同时促进了新产品、新技术的稳定发展，而且通过增加知识资本达到企业的预期目标。因此，本文提出假设：
H2a：知识异质度负向调节用户知识开发与吸收能力的正向关系。
H2b：知识认知度正向调节用户知识开发与吸收能力的正向关系。
2.1.3 企业吸收能力的中介效应分析
企业跨越组织边界搜寻知识的目的在于获取互补性知识，创造出单个企业无法创造的价值。企业通过吸收从外部环境提取的异质性知识，则会有更多的机会创造新的产品或技术，以适应不断变化的市场和满足顾客需求。周飞（2015）强调，吸收能力能够克服创新过程中的组织惰性和能力陷阱，有利于企业及时进行突破性技术变革，促进企业创新绩效的提升。较强的知识吸收能力能够帮助企业高效获取资源，提高企业创新绩效。企业的吸收能力越强，对信息资源的控制整合能力就越强，实现有益的价值产出就越多。企业借助知识吸收过程进行新产品的开发与技术改进，能够改善对既有知识的路径依赖，获得先行者优势，从而提高企业创新变革。由此，本文提出假设：
H3a：吸收能力中介了用户知识开发与知识异质度的交互作用对企业新产品绩效的关系。
H3b：吸收能力中介了用户知识开发与知识认知度的交互作用对企业新产品绩效的关系。
2.2 研究方法
2.2.1 样本选取
本研究结合互联网背景下，以中国创新程度高、创新网络发展较好的行业，如软件行业、电子信息行业、高端制造业等企业作为样本。研究选用问卷调查法进行理论假设检验，初始问卷设计参照国内外相关文献，问卷来自成熟量表；最终共收回问卷577份，剔除无效问卷后，最终获得有效问卷528份。 2.2.2 变量测量
基于已有的先前量表，结合中国情境，所有研究问卷采用Likert5级量表：1=强烈不同意，5=强烈同意。用户知识开发采用Joshi（2004）的研究量表；知识异质程度采用Cui（2016）的量表度量；知识认知程度采用Patel（2009）的研究量表；吸收能力采用Jansen的量表测度；创新绩效采用Moorman（1995）的研究量表。
3 分析与检验
3.1 信度与效度分析
本文首先进行EFA模型探索并进行CFA验证。结合Amos220进行CFA分析，结果发现χ2=84623，df=234，TLI=0927，CFI=0902，RMSEA=0083，拟合效果良好。表1中给出了载荷，CR与KMO值，可以看出所有AVE均高于05的接受水平，CR均在最低阀值07以上，所有载荷大于06并且在001上显著。由于所有研究变量的AVE的平方根都大于其相关系数，因此实现了区分效度。
3.2 模型检验
本研究采用分层多元回归来检验假设1，结果如表3所示。可以看出，用户知识开发对知识吸收能力有正向影响（β=2828，p<005，ΔR2=0053），验证了假设1。同时，知识异质度（β=-2178，p<005，ΔR2=0126）和知识认知度（β=1563，p<001，ΔR2=0126）调节了用户知识开发与企业知识吸收的关系。
研究结果发现，用户知识开发对企业知识吸收的正向关系依赖于知识异质程度和认知程度。当企业需要用户提供相对精准、聚焦面集中的低异质程度的知识信息时（样本斜率检验：β=-0.678，P<0.05），用户知识开发对企业知识吸收效率的促进程度要高于知识高异质程度（样本斜率检：（β=2.828，P<0.05，ΔR2=0.053 ）。同样，研究发现当企业对用户信息知识认知程度高时（样本斜率检验：β=1.682，P<0.05），用户知识开发对企业知识吸收效率的促进程度要高于知识认知程度低的情况（样本斜率检验：β=0.396，P<0.05）。
研究结果显示，用户知识开发与知识异质程度（β=-1482，p<005，△R2=0065**）和认知程度（β=1262，p<005，△R2=0065**）的交互作用均对企业新产品创新有正向显著关系，满足了被调节的中介模型的第一步验证条件。同时，用户知识开发与企业吸收能力正向相关关系显著（β=3088，p<005，△R2=0046**），满足了被调节的中介模型的第二步检验并且支持了假设1的成立。另外，研究发现用户知识开发与知识异质度（β=-2178，p<005，△R2=0046**）和知识认知度（β=1563，p<005，△R2=0046** ）交互作用对企业知识吸收均有显著效应。
同时，当企业促使用户提供更加精准、异质程度低的用户知识信息时（β=2.482，p<0.05），用户知识开发对企业新产品绩效的促进作用将会比知识高异质程度强（β=-0.231，p<0.05）；当企业对用户知识信息认知程度强时（β=1.758，p<0.05），用户知识开发对企业新产品绩效的促进效果高于知识低认知强度（β=0.326，p<0.05）。从而，研究结果支持了企业知识吸收能力完全中介了交互效应对新产品创新绩效的影响，支持了假设3a与3b。
4 研究结论
研究发现，在企业对用户信息预期的低异质度和高认知度的情境下，用户知识开发对企业知识信息吸收能力和新产品绩效的正向显著关系将增强。这说明企业对用户提供的知识信息不是一个简单的选择过程，而是存在着一种潜在的复杂预期。
4.1 结论与启示
（1）引导用户在重点关键词方面提供精准信息，减小信息范围。用户与企业互动频繁、参与强并不一定代表企业可以通过高效率的知识吸收，融合知识信息而达到企业创新绩效提高的目的。本研究结果表明，只有当企业对用户信息具有高认知度和低异质度时，用户知识开发才与企业吸收能力具有正相關关系。这不仅有效帮助用户理解企业期望得到的创新相关知识，从而提供精准的知识信息，还可以减少企业收集、处理用户知识信息的时间与成本，降低复杂信息带来的干扰，增强用户对企业创新产品满意度。
（2）企业与用户构建互惠价值观，融合用户需求。企业在对粘性强的用户群体预期的知识信息异质度要低并且具有较高的知识认知程度，才能更好的精准捕捉用户需求，通过吸收和融合此类所需的知识信息，提高创新能力。同时，本研究表明，无论用户参与程度强与弱，企业对用户提供知识信息的预期都起着至关重要的作用。当企业得到的用户信息异质度高、不精准时，高效率的吸收能力是不存在的。通过企业提高知识信息来源的精准度与认知度，用户与企业频繁互动在构建高效率的知识吸收方面才能有效发挥着积极作用。
参考文献
[1]Cui A S.& Wu F.Utilizing customer knowledge in innovation：Antecedents and impact customer involvement on new product performance[J].Journal of the Academic of Marketing Science，2016，（44）：516538.
[2]Horwitz S K，Horwitz I B.The effects of team diversity on team outcomes：A metaanalytic review of team demography[J].Journal of Management，2007，33（6）：9871015.
[3]Jansen J J P，Frans A J，Van D B，et al.Managing potential and realized absorptive capacity：How do organizational antecedents matter？ [J].Academy of Management Journal，2005，48（6）：9991015. [4]Joshi A W.，& Sharma S.Customer knowledge development：Antecedents and impact on new product performance[J].Journal of Marketing，2004，68（4）：4759.
[5]Lovelace K，Shapiro D L，Weingart L R.Maximizing crossfunctional new product teams’ innovativeness and constraint adherence：A conflict communications perspective[J].Academy of management journal，2001，44（4）：779793.
[6]Moorman C.Organizational market information processes：cultural antecedents and new product outcomes[J].Journal of Marketing Research，1995，32：318335.
[7]Patel P C.，& Fiet J O.Systematic search and its relationship to firm founding[J].Entrepreneurship Theory and Practice，2009，33（2）：501526.
[8]Teece D J.Explicating dynamic capabilities：the nature and microfoundations of （sustainable） enterprise performance[J].Strategic Management journal，2007，28（13）：13191350.
[9]周飛，孙锐.吸收能力和网络惯例形成演化视角下的突破性产品创新研究[J].管理学报，2015，12（6）：873879.
[10]张欣，姚山季，王永贵.顾客参与新产品开发的驱动因素：关系视角的影响机制[J].管理评论，2014，（5）：99110.
关键词：用户知识开发；知识异质度；知识认知度；吸收能力；新产品绩效
中图分类号：F23 文献标识码：A doi：10.19311/j.cnki.16723198.2019.33.063
1 引言
随着互联网快速发展，企业通过用户参与互动将多元化供给与多样化需求对接起来，提升企业在市场竞争力环境中以具有竞争优势的产品或服务，满足用户最强烈的需求和心里满意度，确保企业整合内外部要素资源，快速获取优质资源信息。对于企业开放式创新活动，用户不再仅仅是科技创新的被动接收者，同时也是创新进程的直接参与者，促进产品发展，提高整体国民经济（Hienerth，2014）。
在用户创新过程中，企业与用户进行知识链接与互动，形成知识网络，以获取所需的技术和知识。研究表明，用户是企业创新产品商业化的直接体验方，具有丰富的新产品认知权与潜力（Teece，2007）。企业利用用户的创新信息不仅提高自身的创新效率，降低创新风险，同时可以满足需求，帮助企业实现多样化经营。因此，企业吸收用户知识作为企业开发新产品的重要环节，是确保科学、技术与知识被融合的基础。因此，本文基于价值共创理论，探究企业对用户知识信息的预期异质度和认知程度与用户知识开发的交互作用，在影响企业创新绩效的过程中是否存在显著的中介效应，并通过对中国企业的实地调查数据进行论证。
2 研究设计
受到用户知识开发的强烈影响，企业商业生态系统关注总体价值的创造，重视价值创造和传递的动态性。这不仅加深了对用户需求的了解，同时导致商业模式的重构。事实上，创新价值在获得用户认可过程中存在高度不确定性，企业有动力吸纳或鼓励用户参与研发新产品活动。在这一过程中，用户知识开发是通过反复的探索和学习的过程，增进对用户的了解。
2.1 理论分析与研究假设
2.1.1 用户知识开发与吸收能力关系研究
用户参与能够加快企业响应速度，向企业提供创新活动有关的知识、思想及信息，使用新服务并提供相应反馈（张欣，2014）。企业有效收集用户知识资源，整合与利用这些知识，既能缩短企业创新计划周期，又能最大限度的满足用户需求。一方面，用户参与创新活动促进企业深度了解用户需求，加快创新速度与投放市场的预期时间；另一方面，能够实现用户需求与新技术的整合，开发出更高质量的创新绩效（Cui，2016）。用户知识开发可以强化企业与外部知识获取能力、知识转化与利用能力，从而提升企业吸收能力。此外，企业依托用户需求，及时完善技术支持与创新平台，有助于强化企业吸收能力。由此，本文提出假设：
H1：用户知识开发对吸收能力具有正向关系。
2.1.2 知识异质程度和认知程度与用户知识开发的交互作用
知识异质程度和认知程度在一定程度上决定了知识的吸收整合效率和效果。有学者提出知识异质性特征互动结构会导致不同程度的知识共享和知识冲突水平（Horwitz，2007）。Horwitz指出，个体在群体内选择交互对象时往往会优先选择与自己相似的对象，因此知识异质性可能会在团队内部造成群体分层，形成非正式的小群体。社会分类导致的小群体会造成冲突和关系紧张，产生消极情感体验，便会降低对企业认同，从而会影响知识吸收。Lovelace（2001）发现，过度的知识异质性会造成目标的认知差异，不利于企业创新绩效。
知识认知是企业理解用户提供的知識信息的重要环节。企业对新知识资源了解越多，就会拥有越多的知识资本，创造新颖的产品和增加价值。不仅如此，企业识别外部知识价值的能力决定了获取的知识质量的高低。当企业通过获得知识并理解时，企业存储和利用的新知识资产可以开发新的想法和产品。这一过程不仅为企业带来了非冗余的、多样化的资源，同时促进了新产品、新技术的稳定发展，而且通过增加知识资本达到企业的预期目标。因此，本文提出假设：
H2a：知识异质度负向调节用户知识开发与吸收能力的正向关系。
H2b：知识认知度正向调节用户知识开发与吸收能力的正向关系。
2.1.3 企业吸收能力的中介效应分析
企业跨越组织边界搜寻知识的目的在于获取互补性知识，创造出单个企业无法创造的价值。企业通过吸收从外部环境提取的异质性知识，则会有更多的机会创造新的产品或技术，以适应不断变化的市场和满足顾客需求。周飞（2015）强调，吸收能力能够克服创新过程中的组织惰性和能力陷阱，有利于企业及时进行突破性技术变革，促进企业创新绩效的提升。较强的知识吸收能力能够帮助企业高效获取资源，提高企业创新绩效。企业的吸收能力越强，对信息资源的控制整合能力就越强，实现有益的价值产出就越多。企业借助知识吸收过程进行新产品的开发与技术改进，能够改善对既有知识的路径依赖，获得先行者优势，从而提高企业创新变革。由此，本文提出假设：
H3a：吸收能力中介了用户知识开发与知识异质度的交互作用对企业新产品绩效的关系。
H3b：吸收能力中介了用户知识开发与知识认知度的交互作用对企业新产品绩效的关系。
2.2 研究方法
2.2.1 样本选取
本研究结合互联网背景下，以中国创新程度高、创新网络发展较好的行业，如软件行业、电子信息行业、高端制造业等企业作为样本。研究选用问卷调查法进行理论假设检验，初始问卷设计参照国内外相关文献，问卷来自成熟量表；最终共收回问卷577份，剔除无效问卷后，最终获得有效问卷528份。 2.2.2 变量测量
基于已有的先前量表，结合中国情境，所有研究问卷采用Likert5级量表：1=强烈不同意，5=强烈同意。用户知识开发采用Joshi（2004）的研究量表；知识异质程度采用Cui（2016）的量表度量；知识认知程度采用Patel（2009）的研究量表；吸收能力采用Jansen的量表测度；创新绩效采用Moorman（1995）的研究量表。
3 分析与检验
3.1 信度与效度分析
本文首先进行EFA模型探索并进行CFA验证。结合Amos220进行CFA分析，结果发现χ2=84623，df=234，TLI=0927，CFI=0902，RMSEA=0083，拟合效果良好。表1中给出了载荷，CR与KMO值，可以看出所有AVE均高于05的接受水平，CR均在最低阀值07以上，所有载荷大于06并且在001上显著。由于所有研究变量的AVE的平方根都大于其相关系数，因此实现了区分效度。
3.2 模型检验
本研究采用分层多元回归来检验假设1，结果如表3所示。可以看出，用户知识开发对知识吸收能力有正向影响（β=2828，p<005，ΔR2=0053），验证了假设1。同时，知识异质度（β=-2178，p<005，ΔR2=0126）和知识认知度（β=1563，p<001，ΔR2=0126）调节了用户知识开发与企业知识吸收的关系。
研究结果发现，用户知识开发对企业知识吸收的正向关系依赖于知识异质程度和认知程度。当企业需要用户提供相对精准、聚焦面集中的低异质程度的知识信息时（样本斜率检验：β=-0.678，P<0.05），用户知识开发对企业知识吸收效率的促进程度要高于知识高异质程度（样本斜率检：（β=2.828，P<0.05，ΔR2=0.053 ）。同样，研究发现当企业对用户信息知识认知程度高时（样本斜率检验：β=1.682，P<0.05），用户知识开发对企业知识吸收效率的促进程度要高于知识认知程度低的情况（样本斜率检验：β=0.396，P<0.05）。
研究结果显示，用户知识开发与知识异质程度（β=-1482，p<005，△R2=0065**）和认知程度（β=1262，p<005，△R2=0065**）的交互作用均对企业新产品创新有正向显著关系，满足了被调节的中介模型的第一步验证条件。同时，用户知识开发与企业吸收能力正向相关关系显著（β=3088，p<005，△R2=0046**），满足了被调节的中介模型的第二步检验并且支持了假设1的成立。另外，研究发现用户知识开发与知识异质度（β=-2178，p<005，△R2=0046**）和知识认知度（β=1563，p<005，△R2=0046** ）交互作用对企业知识吸收均有显著效应。
同时，当企业促使用户提供更加精准、异质程度低的用户知识信息时（β=2.482，p<0.05），用户知识开发对企业新产品绩效的促进作用将会比知识高异质程度强（β=-0.231，p<0.05）；当企业对用户知识信息认知程度强时（β=1.758，p<0.05），用户知识开发对企业新产品绩效的促进效果高于知识低认知强度（β=0.326，p<0.05）。从而，研究结果支持了企业知识吸收能力完全中介了交互效应对新产品创新绩效的影响，支持了假设3a与3b。
4 研究结论
研究发现，在企业对用户信息预期的低异质度和高认知度的情境下，用户知识开发对企业知识信息吸收能力和新产品绩效的正向显著关系将增强。这说明企业对用户提供的知识信息不是一个简单的选择过程，而是存在着一种潜在的复杂预期。
4.1 结论与启示
（1）引导用户在重点关键词方面提供精准信息，减小信息范围。用户与企业互动频繁、参与强并不一定代表企业可以通过高效率的知识吸收，融合知识信息而达到企业创新绩效提高的目的。本研究结果表明，只有当企业对用户信息具有高认知度和低异质度时，用户知识开发才与企业吸收能力具有正相關关系。这不仅有效帮助用户理解企业期望得到的创新相关知识，从而提供精准的知识信息，还可以减少企业收集、处理用户知识信息的时间与成本，降低复杂信息带来的干扰，增强用户对企业创新产品满意度。
（2）企业与用户构建互惠价值观，融合用户需求。企业在对粘性强的用户群体预期的知识信息异质度要低并且具有较高的知识认知程度，才能更好的精准捕捉用户需求，通过吸收和融合此类所需的知识信息，提高创新能力。同时，本研究表明，无论用户参与程度强与弱，企业对用户提供知识信息的预期都起着至关重要的作用。当企业得到的用户信息异质度高、不精准时，高效率的吸收能力是不存在的。通过企业提高知识信息来源的精准度与认知度，用户与企业频繁互动在构建高效率的知识吸收方面才能有效发挥着积极作用。
参考文献
[1]Cui A S.& Wu F.Utilizing customer knowledge in innovation：Antecedents and impact customer involvement on new product performance[J].Journal of the Academic of Marketing Science，2016，（44）：516538.
[2]Horwitz S K，Horwitz I B.The effects of team diversity on team outcomes：A metaanalytic review of team demography[J].Journal of Management，2007，33（6）：9871015.
[3]Jansen J J P，Frans A J，Van D B，et al.Managing potential and realized absorptive capacity：How do organizational antecedents matter？ [J].Academy of Management Journal，2005，48（6）：9991015. [4]Joshi A W.，& Sharma S.Customer knowledge development：Antecedents and impact on new product performance[J].Journal of Marketing，2004，68（4）：4759.
[5]Lovelace K，Shapiro D L，Weingart L R.Maximizing crossfunctional new product teams’ innovativeness and constraint adherence：A conflict communications perspective[J].Academy of management journal，2001，44（4）：779793.
[6]Moorman C.Organizational market information processes：cultural antecedents and new product outcomes[J].Journal of Marketing Research，1995，32：318335.
[7]Patel P C.，& Fiet J O.Systematic search and its relationship to firm founding[J].Entrepreneurship Theory and Practice，2009，33（2）：501526.
[8]Teece D J.Explicating dynamic capabilities：the nature and microfoundations of （sustainable） enterprise performance[J].Strategic Management journal，2007，28（13）：13191350.
[9]周飛，孙锐.吸收能力和网络惯例形成演化视角下的突破性产品创新研究[J].管理学报，2015，12（6）：873879.
[10]张欣，姚山季，王永贵.顾客参与新产品开发的驱动因素：关系视角的影响机制[J].管理评论，2014，（5）：99110.