張 寧，趙文斐，龐智亮，張 馨

(1.青島大學(xué) 商學(xué)院，山東 青島 266100；2.南京大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 南京 210000)

0 引言

社交媒體的迅速發(fā)展使企業(yè)可以通過開放式創(chuàng)新社區(qū)與消費(fèi)者建立聯(lián)系，在互動(dòng)過程中吸引消費(fèi)者，使其積極發(fā)布產(chǎn)品使用反饋、參與新產(chǎn)品開發(fā)設(shè)計(jì)等創(chuàng)新活動(dòng)，從而實(shí)現(xiàn)價(jià)值共創(chuàng)[1]。在企業(yè)競爭日益激烈、消費(fèi)者需求層次不斷提高的背景下，通過開放式創(chuàng)新社區(qū)實(shí)現(xiàn)價(jià)值共創(chuàng)，不僅可以幫助企業(yè)精準(zhǔn)分析和滿足消費(fèi)者個(gè)性化需求，還能使消費(fèi)者品牌忠誠度提升，最終有助于企業(yè)競爭力提升。小米MIUI社區(qū)是典型的開放式創(chuàng)新社區(qū)，為企業(yè)產(chǎn)品研發(fā)提供了大量創(chuàng)意。小米公司構(gòu)建用戶參與的互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)創(chuàng)新模式[2]，嘗試通過MIUI社區(qū)吸納用戶創(chuàng)意，實(shí)現(xiàn)與消費(fèi)者的價(jià)值共創(chuàng)[3]。MIUI社區(qū)不僅成為小米產(chǎn)品創(chuàng)新的重要來源[4]，而且引發(fā)了價(jià)值共創(chuàng)研究領(lǐng)域?qū)W者們的廣泛關(guān)注，成為開放式創(chuàng)新社區(qū)的重點(diǎn)研究對象[2-5]。

消費(fèi)領(lǐng)域價(jià)值共創(chuàng)通常分為3個(gè)方面：消費(fèi)者使用企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)造價(jià)值、消費(fèi)者與消費(fèi)者互動(dòng)創(chuàng)造價(jià)值，以及消費(fèi)者與企業(yè)互動(dòng)創(chuàng)造價(jià)值[6-7]。大多數(shù)研究聚焦消費(fèi)者層面，探討影響其參與價(jià)值共創(chuàng)的心理因素與個(gè)人特征。也有部分研究關(guān)注價(jià)值共創(chuàng)中的消費(fèi)者互動(dòng)，少數(shù)基于企業(yè)視角的研究分析企業(yè)價(jià)值共創(chuàng)構(gòu)建場景[8]。然而，現(xiàn)有研究大多關(guān)注價(jià)值共創(chuàng)單個(gè)層面，缺乏對多個(gè)層面的綜合考慮，特別是消費(fèi)者與企業(yè)間的互動(dòng)。價(jià)值共創(chuàng)的本質(zhì)是一條消費(fèi)者與企業(yè)在互動(dòng)過程中形成的價(jià)值主張、價(jià)值獲取與價(jià)值傳遞，并最終實(shí)現(xiàn)價(jià)值共創(chuàng)的鏈條，沒有消費(fèi)者與企業(yè)互動(dòng)，就沒有價(jià)值共創(chuàng)[9]。因此，若將消費(fèi)者與企業(yè)割裂，忽略消費(fèi)者使用企業(yè)產(chǎn)品、消費(fèi)者之間的互動(dòng)以及消費(fèi)者與企業(yè)互動(dòng)，可能會由于價(jià)值共創(chuàng)鏈條斷裂而無法發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵系統(tǒng)性影響機(jī)制[10]，進(jìn)而導(dǎo)致企業(yè)在面對海量用戶生成內(nèi)容時(shí)，無法有效識別并采納能夠指導(dǎo)產(chǎn)品創(chuàng)新的用戶意見。此外，開放式創(chuàng)新社區(qū)中，日益增加的用戶生成內(nèi)容會帶來信息過載問題，增加企業(yè)創(chuàng)意認(rèn)知成本。盡管有學(xué)者提出，可以通過基于用戶生成內(nèi)容特征的提取方法提高企業(yè)信息處理速度，但仍難以幫助企業(yè)達(dá)到分析用戶生成內(nèi)容的最終目的，即有效創(chuàng)意識別與采納[11]。

基于上述背景，本文以價(jià)值共創(chuàng)為視角，結(jié)合信號傳遞理論，從消費(fèi)者使用企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)造價(jià)值、消費(fèi)者與消費(fèi)者互動(dòng)創(chuàng)造價(jià)值、消費(fèi)者與企業(yè)互動(dòng)創(chuàng)造價(jià)值3個(gè)層面，探討開放式創(chuàng)新社區(qū)中創(chuàng)意采納影響因素。本文旨在回答以后問題：開放式創(chuàng)新社區(qū)中，消費(fèi)者使用企業(yè)產(chǎn)品、消費(fèi)者之間的互動(dòng)以及消費(fèi)者與企業(yè)互動(dòng)3個(gè)層面的信息各具什么特征？哪些特征是影響企業(yè)創(chuàng)意采納的關(guān)鍵因素？消費(fèi)者個(gè)人特征能否對創(chuàng)意采納產(chǎn)生調(diào)節(jié)效應(yīng)？本文的理論貢獻(xiàn)是整合價(jià)值共創(chuàng)過程的3個(gè)層面，基于信號傳遞理論探討開放式創(chuàng)新社區(qū)中創(chuàng)意采納影響因素，從而豐富價(jià)值共創(chuàng)與信號傳遞理論；本文的實(shí)踐貢獻(xiàn)是幫助企業(yè)優(yōu)化開放式創(chuàng)新社區(qū)中的消費(fèi)者創(chuàng)意評論方式與內(nèi)容，從而有效識別并采納有助于產(chǎn)品創(chuàng)新的用戶意見。

1 文獻(xiàn)綜述

1.1 價(jià)值共創(chuàng)與開放式創(chuàng)新社區(qū)

Prahalad&Ramaswamy[12]最早將價(jià)值共創(chuàng)引入管理學(xué)領(lǐng)域，這對傳統(tǒng)組織創(chuàng)新管理產(chǎn)生了巨大的沖擊，成為經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)領(lǐng)域研究熱點(diǎn)。價(jià)值共創(chuàng)前沿問題集中在消費(fèi)領(lǐng)域，主要分為消費(fèi)者使用企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)造價(jià)值、消費(fèi)者與消費(fèi)者互動(dòng)創(chuàng)造價(jià)值以及消費(fèi)者與企業(yè)互動(dòng)創(chuàng)造價(jià)值[5-6]。

消費(fèi)者使用企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)造價(jià)值主要體現(xiàn)為消費(fèi)者在使用企業(yè)產(chǎn)品后，發(fā)布關(guān)于產(chǎn)品的使用感受、意見建議等用戶生成內(nèi)容(User generated content, UGC)，而企業(yè)可以從中獲取價(jià)值。不少學(xué)者采用文本挖掘技術(shù)對消費(fèi)者評論進(jìn)行“特征—觀點(diǎn)”提取，從而發(fā)現(xiàn)有助于企業(yè)產(chǎn)品改進(jìn)的關(guān)鍵信息。Jiao&Qu[13]基于句子本身的語義，運(yùn)用NLP技術(shù)設(shè)計(jì)一種提取“用戶關(guān)注—用戶態(tài)度”的方法，并繪制感性知識樹。消費(fèi)者與消費(fèi)者互動(dòng)創(chuàng)造價(jià)值主要體現(xiàn)為其他消費(fèi)者的評論、瀏覽、點(diǎn)贊等。對于這一問題，部分學(xué)者研究消費(fèi)者間互動(dòng)對價(jià)值共創(chuàng)的影響。例如，賀愛忠和易婧瑩[14]基于社會認(rèn)同理論，采用問卷調(diào)查方式探討虛擬品牌社區(qū)成員間社會互動(dòng)對成員價(jià)值共創(chuàng)互動(dòng)行為的作用機(jī)制。企業(yè)與消費(fèi)者互動(dòng)創(chuàng)造價(jià)值研究大多集中于對企業(yè)開放式創(chuàng)新社區(qū)案例的分析。周文輝等[15]以小米為例，分析企業(yè)建立價(jià)值共創(chuàng)模式的4個(gè)階段，即價(jià)值共識—價(jià)值共享—價(jià)值共生—價(jià)值共贏。

開放式創(chuàng)新社區(qū)是企業(yè)與消費(fèi)者實(shí)現(xiàn)價(jià)值共創(chuàng)的重要渠道，主要以網(wǎng)絡(luò)為溝通媒介，以消費(fèi)者、企業(yè)研發(fā)人員為主要成員，目的是解決企業(yè)產(chǎn)品問題或收集產(chǎn)品創(chuàng)新意見。開放式創(chuàng)新社區(qū)具有門檻低、易參與等特點(diǎn)，其成員不斷增多，進(jìn)而造成社區(qū)中信息過載，極大地降低了企業(yè)創(chuàng)意獲取效率[16]。針對這一問題，學(xué)者們通過設(shè)計(jì)創(chuàng)意采納機(jī)制幫助企業(yè)提高創(chuàng)意篩選效率。例如，Liu等[17]通過爬取手機(jī)評論，人工判斷評論有用性與網(wǎng)站投票情況，提取8類特征并據(jù)此設(shè)計(jì)識別有用評論的機(jī)制；Li等[18]通過分析評價(jià)者的知識、權(quán)威以及意見情緒構(gòu)建社會智能機(jī)制，以此從評論中獲取產(chǎn)品特征和特征重要性。

盡管現(xiàn)有文獻(xiàn)對價(jià)值共創(chuàng)進(jìn)行了積極探索，但僅從單一視角出發(fā)，通常將消費(fèi)者與企業(yè)割裂，忽略消費(fèi)者使用企業(yè)產(chǎn)品、消費(fèi)者與消費(fèi)者互動(dòng)、消費(fèi)者與企業(yè)互動(dòng)的層層遞進(jìn)，導(dǎo)致企業(yè)在面對海量的用戶生成內(nèi)容時(shí)無法快速有效識別能夠指導(dǎo)產(chǎn)品創(chuàng)新的用戶意見。

1.2 信號傳遞理論

信息有效傳遞是實(shí)現(xiàn)價(jià)值共創(chuàng)的重要條件。信號傳遞理論來源于信息經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域，最早由美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家Spence[19]提出，用于解決交易雙方信息不對稱問題[20]，即掌握較多信息的交易方如何將自己擁有的產(chǎn)品質(zhì)量信息傳遞給掌握信息較少的一方。該理論自提出以來，在經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)、社會學(xué)等不同學(xué)科領(lǐng)域得到廣泛運(yùn)用，并發(fā)展為包括信號發(fā)出者、信號本身、信號接收者等要素的完整理論框架[21]。在線評論相關(guān)研究中，李昂和趙志杰[22]將信號傳遞理論引入用戶生成內(nèi)容分析領(lǐng)域，從評論內(nèi)容、評論者和反饋有關(guān)信號3個(gè)方面構(gòu)建在線評論有用性影響因素模型。隨后，張國印等[23]基于信號傳遞理論研究價(jià)值共創(chuàng)平臺上消費(fèi)者信號傳遞與企業(yè)產(chǎn)品改進(jìn)間的關(guān)系，通過建立不完全信息動(dòng)態(tài)博弈模型，推理消費(fèi)者在參與價(jià)值共創(chuàng)時(shí)的信號傳遞偏好，以及企業(yè)基于消費(fèi)者提供信息的產(chǎn)品選擇過程。

2 研究模型與假設(shè)

2.1 研究模型

本文以價(jià)值共創(chuàng)作為研究視角，結(jié)合創(chuàng)意采納影響因素，從消費(fèi)者使用企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)造價(jià)值、消費(fèi)者與消費(fèi)者互動(dòng)創(chuàng)造價(jià)值、企業(yè)與消費(fèi)者互動(dòng)創(chuàng)造價(jià)值3個(gè)層面構(gòu)建研究框架。結(jié)合信號傳遞理論，借鑒李昂和趙志杰[22]的研究成果，將開放式創(chuàng)新社區(qū)中的信號分為3類：與創(chuàng)意內(nèi)容有關(guān)的信號、與反饋有關(guān)的信號、與創(chuàng)意提供者有關(guān)的信號，以此構(gòu)建開放式創(chuàng)新社區(qū)創(chuàng)意采納影響因素模型，如圖1所示。

圖1 開放式創(chuàng)新社區(qū)創(chuàng)意采納影響因素模型

與創(chuàng)意內(nèi)容有關(guān)的信號在價(jià)值共創(chuàng)中體現(xiàn)為消費(fèi)者使用企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)造價(jià)值，即消費(fèi)者在購買和使用企業(yè)產(chǎn)品后，在企業(yè)開放式創(chuàng)新社區(qū)提交創(chuàng)意評論。

與反饋有關(guān)的信號在價(jià)值共創(chuàng)中體現(xiàn)為消費(fèi)者之間互動(dòng)創(chuàng)造價(jià)值，以及企業(yè)與消費(fèi)者互動(dòng)創(chuàng)造價(jià)值。消費(fèi)者在開放式創(chuàng)新社區(qū)發(fā)表創(chuàng)意后，能夠得到其他消費(fèi)者以及企業(yè)的反饋。

與創(chuàng)意提供者有關(guān)的信號在價(jià)值共創(chuàng)中體現(xiàn)為創(chuàng)意提供者的經(jīng)驗(yàn)值。面對社區(qū)中良莠不齊的大量創(chuàng)意，企業(yè)更加關(guān)注經(jīng)驗(yàn)值高的創(chuàng)意提供者所提供的創(chuàng)意內(nèi)容。因此，創(chuàng)意提供者的經(jīng)驗(yàn)值可能會影響創(chuàng)意內(nèi)容與創(chuàng)意采納間的關(guān)系。

2.2 研究假設(shè)

2.2.1 與創(chuàng)意內(nèi)容有關(guān)的信號

當(dāng)不同的人知道不同的事情時(shí)，就會產(chǎn)生信息不對稱[24]。對企業(yè)而言，消費(fèi)者使用產(chǎn)品所產(chǎn)生的用戶體驗(yàn)信息具有不對稱性。消費(fèi)者作為信息擁有人，在將信息傳遞給企業(yè)時(shí)，信息質(zhì)量是確保較高說服力與可采納性的評判標(biāo)準(zhǔn)。

創(chuàng)意信息熵能夠反映創(chuàng)意中包含的信息量。高質(zhì)量創(chuàng)意評論往往含有較少的重復(fù)性內(nèi)容，熵值較高。以往相關(guān)研究指出，信息熵對評論信息的有用性具有積極影響，信息熵作為反映信息質(zhì)量水平的指標(biāo)，可以為信息價(jià)值提供一定的參考[25]。由此，本文提出以下假設(shè)：

H1a：創(chuàng)意信息熵對創(chuàng)意采納具有正向影響。

信號傳遞理論認(rèn)為，人對信息的處理能力是有限的，往往難以理解載荷過高的信息。冗長語句帶來的信息過載，使處于高負(fù)荷狀態(tài)下的接收方難以獲取核心內(nèi)容，最終導(dǎo)致信息說服力降低[26]。開放式創(chuàng)新社區(qū)的用戶生成內(nèi)容形式主要為文本形式，易讀性與可讀性隨文本長度增加而降低。作為信號接收者的企業(yè)，往往需要處理開放式創(chuàng)新社區(qū)中的海量信息，此時(shí)簡單易懂的信息更有利于企業(yè)充分認(rèn)識與理解。由此，本文提出以下假設(shè)：

H1b：創(chuàng)意長度對創(chuàng)意采納具有負(fù)向影響。

信號傳遞過程中，情感信號是文本中的隱藏性信號。從情緒感知角度看，情緒化詞語更容易被接收者感知。積極的情緒具有更強(qiáng)的感染性，能增強(qiáng)接收者處理信息的意愿。反之，對于企業(yè)來說，帶有極端消極情緒的評論可能是由于用戶操作不當(dāng)所致[27]，從而降低被企業(yè)采納的可能性。由此，本文提出以下假設(shè)：

H1c：創(chuàng)意情感強(qiáng)度對創(chuàng)意采納具有正向影響。

2.2.2 與反饋有關(guān)的信號

開放式創(chuàng)新社區(qū)中，創(chuàng)意提供者的創(chuàng)意相當(dāng)于信號發(fā)送，而其他消費(fèi)者的瀏覽、點(diǎn)贊、評論以及產(chǎn)品開發(fā)者的回復(fù)則是信號反饋，能夠反映其他消費(fèi)者及企業(yè)對該創(chuàng)意的態(tài)度。

與其他消費(fèi)者有關(guān)的反饋信號主要包括創(chuàng)意瀏覽量、支持量和評論量。開放式創(chuàng)新社區(qū)中，成員主體通常包括對這一品牌充滿熱情的客戶[28]，通過點(diǎn)贊、評論等行為表明對創(chuàng)意的偏好。創(chuàng)意瀏覽量、支持量和評論量越多，說明其受到的關(guān)注越多，有助于提高企業(yè)對該創(chuàng)意的關(guān)注度與采納程度。同時(shí)，創(chuàng)意在社區(qū)中的受歡迎程度在一定程度上能夠反映該創(chuàng)新想法在市場上的潛在成功率[3]。由此，本文提出以下假設(shè)：

H2a：瀏覽量對創(chuàng)意采納具有正向影響;

H2b：支持量對創(chuàng)意采納具有正向影響;

H2c：評論量對創(chuàng)意采納具有正向影響。

信息影響決策過程，信號傳遞往往發(fā)生在持有信息的人和如果持有信息會作出更好決策的人之間[29]。消費(fèi)者作為持有創(chuàng)意想法的人，通過開放式創(chuàng)新社區(qū)，將信息傳遞給能夠制定產(chǎn)品創(chuàng)新決策的企業(yè)。因此，企業(yè)創(chuàng)意采納能夠反映企業(yè)的態(tài)度，是對信號發(fā)出者的反饋。給予創(chuàng)意者積極有效的反饋能夠促進(jìn)價(jià)值共創(chuàng)，有利于企業(yè)長期獲益。

信息熵較高的企業(yè)回復(fù)大多是基于深度思考與理解而生成的，能夠?qū)Σ煌蛻粢庖娺M(jìn)行解答，是企業(yè)深度考量的結(jié)果，相對于僅被瀏覽或統(tǒng)一回復(fù)的信息，具有較高的被采納概率。由此，本文提出假設(shè)：

H3a：企業(yè)回復(fù)信息熵與創(chuàng)意采納呈正相關(guān)。

過長的文本信息會提高消費(fèi)者理解難度，導(dǎo)致企業(yè)的思想觀念難以被消費(fèi)者直接接受[30]，從而阻礙企業(yè)與消費(fèi)者間的價(jià)值共創(chuàng)。此外，較長的信息回復(fù)往往表達(dá)了企業(yè)對該創(chuàng)意的反駁，或?qū)οM(fèi)者產(chǎn)品使用行為進(jìn)行指導(dǎo)，因而企業(yè)對該類創(chuàng)意的采納傾向較低。由此，本文提出以下假設(shè)：

H3b：企業(yè)回復(fù)信息長度與創(chuàng)意采納呈負(fù)相關(guān)。

企業(yè)回復(fù)的信息不僅包含語義信息，而且包含情感信息。在價(jià)值共創(chuàng)中，企業(yè)對創(chuàng)意的認(rèn)可從多個(gè)方面加以體現(xiàn)，積極明確的采納反饋是其中的重要方面。積極正面的回復(fù)文本表達(dá)了對創(chuàng)意的肯定。由此，本文提出以下假設(shè)：

H3c：企業(yè)回復(fù)信息情感強(qiáng)度與創(chuàng)意采納呈正相關(guān)。

2.2.3 與創(chuàng)意提供者有關(guān)的信號

除信號本身外，信號發(fā)出者的個(gè)人特征也會影響信號傳遞?；陬I(lǐng)先用戶(Lead User)的研究認(rèn)為，用戶可被分為領(lǐng)先用戶與非領(lǐng)先用戶，領(lǐng)先用戶可根據(jù)使用經(jīng)驗(yàn)、產(chǎn)品知識等方面進(jìn)行識別，他們的觀點(diǎn)往往能夠揭示產(chǎn)品未來發(fā)展趨勢。用戶經(jīng)驗(yàn)值是領(lǐng)先用戶常用測量指標(biāo)[31]，可以通過經(jīng)驗(yàn)值的高低區(qū)分領(lǐng)先用戶和一般用戶。

高經(jīng)驗(yàn)值的領(lǐng)先用戶由于對產(chǎn)品使用程度或熟悉度較高，其創(chuàng)意更可能包含他人難以注意的產(chǎn)品創(chuàng)新點(diǎn)。同時(shí)，基于權(quán)威效應(yīng)，企業(yè)更有可能采納經(jīng)驗(yàn)豐富的消費(fèi)者創(chuàng)意，并通過與該類用戶互動(dòng)識別有價(jià)值的創(chuàng)新或產(chǎn)品改進(jìn)方向[32]。由此，本文提出以下假設(shè)：

H4a：個(gè)人經(jīng)驗(yàn)值正向調(diào)節(jié)創(chuàng)意信息熵對創(chuàng)意采納的影響，個(gè)人經(jīng)驗(yàn)值越高，創(chuàng)意信息熵對創(chuàng)意采納的作用越大。

在開放式創(chuàng)新社區(qū)中，雖然較長的創(chuàng)意不利于信號接收方的理解，但往往含有較多的觀點(diǎn)或信息。相對于經(jīng)驗(yàn)值較低的消費(fèi)者而言，經(jīng)驗(yàn)值高的消費(fèi)者能夠根據(jù)個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，以合適的語言對創(chuàng)意進(jìn)行描述，并以更易懂的方式使他人接受和理解，從而緩解創(chuàng)意長度對創(chuàng)意采納的負(fù)向影響。由此，本文提出以下假設(shè)：

H4b：個(gè)人經(jīng)驗(yàn)值負(fù)向調(diào)節(jié)創(chuàng)意長度對創(chuàng)意采納的影響，個(gè)人經(jīng)驗(yàn)值越高，創(chuàng)意信息長度對創(chuàng)意采納的負(fù)向作用越小。

開放式創(chuàng)新社區(qū)中，創(chuàng)意文本不僅包含價(jià)值信號傳遞，也包含信號發(fā)送者個(gè)人情感信號傳遞(艾時(shí)鐘和曾鑫，2019)。由于企業(yè)對于具有高經(jīng)驗(yàn)值的用戶創(chuàng)意更為重視，可能會虛心接受該類領(lǐng)先用戶對產(chǎn)品的批評，認(rèn)真審視負(fù)面評價(jià)，進(jìn)而降低消極情感帶來的不利影響，使帶有消極情感的創(chuàng)意被采納的可能性提高。由此，本文提出以下假設(shè)：

H4c：個(gè)人經(jīng)驗(yàn)值負(fù)向調(diào)節(jié)情感強(qiáng)度對創(chuàng)意采納的影響，個(gè)人經(jīng)驗(yàn)值越高，創(chuàng)意情感強(qiáng)度對創(chuàng)意采納的作用越小。

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 研究數(shù)據(jù)

(1)數(shù)據(jù)采集。MIUI社區(qū)是小米公司實(shí)現(xiàn)價(jià)值共創(chuàng)的重要?jiǎng)?chuàng)意來源，在成立的10年間，有近千萬條用戶創(chuàng)意通過MIUI社區(qū)發(fā)布。MIUI社區(qū)下設(shè)多個(gè)“圈子”，包括MIUI系統(tǒng)、手機(jī)、硬件性能等。其中，MIUI手機(jī)操作系統(tǒng)迭代更新在很大程度上得益于用戶創(chuàng)意。據(jù)統(tǒng)計(jì)，MIUI系統(tǒng)80%的修改意見都是由社區(qū)用戶貢獻(xiàn)的[33]。小米MIUI社區(qū)具有運(yùn)行成熟、用戶活躍度高等特點(diǎn)[5]，MIUI系統(tǒng)具有產(chǎn)品更新周期短、消費(fèi)者基數(shù)大、消費(fèi)者創(chuàng)意多等特點(diǎn)，因此本文選取小米MIUI社區(qū)中MIUI系統(tǒng)的帖子作為研究對象。

圖2展示了一個(gè)典型MIUI社區(qū)創(chuàng)意信息。消費(fèi)者向外界發(fā)布特有的用戶體驗(yàn)描述，即創(chuàng)意內(nèi)容，其他消費(fèi)者通過瀏覽、點(diǎn)贊、評論等方式與創(chuàng)意者形成互動(dòng)，企業(yè)官方通過回復(fù)文本與社區(qū)內(nèi)用戶進(jìn)行反饋互動(dòng)。

圖2 MIUI社區(qū)創(chuàng)意信息

以Python為腳本語言，采集MIUI系統(tǒng)2020年2月14日至2020年9月13日的數(shù)據(jù)信息。

(2)數(shù)據(jù)處理。首先，本次爬蟲共收集254 906條數(shù)據(jù)，匯總并計(jì)算每日創(chuàng)意數(shù)量。然后，剔除原始數(shù)據(jù)中個(gè)人信息(經(jīng)驗(yàn)值)缺失、無官方回復(fù)等無效數(shù)據(jù)，獲得有效數(shù)據(jù)20 126條，除日創(chuàng)意數(shù)量外，其它變量數(shù)據(jù)由此獲得。同時(shí)，為了統(tǒng)一各變量數(shù)量級，本文對日創(chuàng)意數(shù)量、日回復(fù)數(shù)量和個(gè)人經(jīng)驗(yàn)值進(jìn)行對數(shù)處理。為了防止極端值對回歸的影響，對瀏覽量、支持量、評論量進(jìn)行縮尾處理，數(shù)據(jù)處理過程如圖3所示。

圖3 數(shù)據(jù)處理過程

3.2 變量設(shè)置及說明

通過對相關(guān)文獻(xiàn)的梳理，本文變量設(shè)置及具體測量方式如表1所示。

表1 變量設(shè)計(jì)與描述

3.3 模型設(shè)定

本文因變量創(chuàng)意采納屬于二元離散變量，故選用Logit模型進(jìn)行假設(shè)回歸檢驗(yàn)，已有眾多Logit模型均對二元因變量顯示出良好的適應(yīng)性[34-35]，計(jì)量模型如式(1)所示。

(1)

其中，Λ=ex/(1+ex)。βi(i∈(1,2,3,…12))為變量系數(shù)，α、εi分別是常數(shù)項(xiàng)和誤差項(xiàng)。

4 實(shí)證結(jié)果與分析

4.1 描述性統(tǒng)計(jì)

變量間相關(guān)系數(shù)與基本描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示?？傮w來看，所有變量VIF值均小于5，變量間不存在多重共線性問題，因而可以進(jìn)行后續(xù)模型檢驗(yàn)與分析。

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果與相關(guān)系數(shù)

4.2 模型回歸

本文使用Stata 16.0對數(shù)據(jù)進(jìn)行Logit回歸假設(shè)檢驗(yàn)，結(jié)果如表3所示。模型1僅考慮控制變量對創(chuàng)意采納的影響，模型2加入消費(fèi)者使用企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)造價(jià)值層面自變量對創(chuàng)意采納的影響，模型3加入消費(fèi)者與消費(fèi)者互動(dòng)創(chuàng)造價(jià)值層面自變量對創(chuàng)意采納的影響，模型4加入企業(yè)與消費(fèi)者互動(dòng)創(chuàng)造價(jià)值層面自變量對創(chuàng)意采納的影響，模型5加入模型1～4所有自變量對創(chuàng)意采納的影響，模型6在模型5基礎(chǔ)上，考慮創(chuàng)意者特征的調(diào)節(jié)作用，檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

總體來看，相對于模型1，模型2、模型3和模型4的卡方、最大似然估計(jì)均具有較大改善，模型5與模型6的卡方、最大似然估計(jì)在前4個(gè)模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)化，模型擬合度較好，回歸結(jié)果具有一定價(jià)值。由表3可以看出，自變量效應(yīng)與調(diào)節(jié)效應(yīng)均在不同水平下顯著，支持本文研究模型。

表3 Logit回歸檢驗(yàn)結(jié)果

模型1中，模型設(shè)置的控制變量對創(chuàng)意采納均具有顯著影響，更新周期(β1=-0.008***)與日創(chuàng)意數(shù)量(β2=-0.280***)對創(chuàng)意采納具顯著負(fù)向影響，日回復(fù)數(shù)量(β3=0.672***)對創(chuàng)意采納具有顯著正向影響。

模型2檢驗(yàn)消費(fèi)者使用企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)造價(jià)值層面自變量對創(chuàng)意采納的影響。創(chuàng)意信息熵(β4=0.388***)和創(chuàng)意情感強(qiáng)度(β6=0.035***)對創(chuàng)意采納具有正向影響，說明企業(yè)更愿意采納具有高信息熵的樂觀傾向創(chuàng)意文本，H1a和H1c得到支持。創(chuàng)意信息長度(β5=-0.005***)對創(chuàng)意采納具有負(fù)向影響，體現(xiàn)出信息過載對信號接收者的負(fù)向影響，H1b得到支持。

模型3驗(yàn)證消費(fèi)者與消費(fèi)者互動(dòng)創(chuàng)造價(jià)值層面自變量對創(chuàng)意采納的影響，瀏覽量(β7=-0.919***)和評論量(β9=-0.046***)對創(chuàng)意采納具有顯著負(fù)向影響，H2a和H2c未得到支持。支持量(β8=0.053***)對創(chuàng)意采納具有顯著正向影響，H3b得到支持。

模型4檢驗(yàn)企業(yè)與消費(fèi)者互動(dòng)創(chuàng)造價(jià)值層面自變量對創(chuàng)意采納的影響。企業(yè)回復(fù)信息熵(β10=0.277***)和企業(yè)回復(fù)信息情感強(qiáng)度(β12=0.032***)與創(chuàng)意采納具有積極正向關(guān)系，H3a和H3c得到支持。企業(yè)回復(fù)信息長度(β11=-0.020***)對創(chuàng)意采納具有負(fù)向影響，H3b得到支持。

模型5考慮價(jià)值共創(chuàng)所有層面自變量對創(chuàng)意采納的影響，相對于模型1～4的回歸結(jié)果，模型5的對數(shù)似然值具有較大程度提升，模型擬合度高。除回復(fù)情感強(qiáng)度外(β12=0.243**)，其它變量均在1%水平下顯著，回歸結(jié)果的一致性與穩(wěn)健性較高。

模型6考慮創(chuàng)意者特征對消費(fèi)者使用產(chǎn)品創(chuàng)造價(jià)值層面自變量的調(diào)節(jié)作用，創(chuàng)意信息熵和個(gè)人經(jīng)驗(yàn)值的交互項(xiàng)(β14=0.044***)對創(chuàng)意采納具有正向影響，H4a得到支持。創(chuàng)意長度和個(gè)人經(jīng)驗(yàn)值的交互項(xiàng)(β15=-0.001**)，以及創(chuàng)意情感強(qiáng)度和個(gè)人經(jīng)驗(yàn)值的交互項(xiàng)(β16=-0.016**)對創(chuàng)意采納具有顯著負(fù)向影響。由此可知，H4c得到支持，H4b未得到支持。

4.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為確保研究結(jié)果的穩(wěn)健性，本文進(jìn)行如下穩(wěn)健性檢驗(yàn)：為防止跨版本差異對研究結(jié)果的影響，剔除屬于MIUI11版本的11 636條數(shù)據(jù)信息，僅保留MIUI12版本的15 810條數(shù)據(jù)信息，再次使用Logit模型進(jìn)行回歸檢驗(yàn)。

基于MIUI12數(shù)據(jù)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示，結(jié)果顯示，各維度變量對因變量的作用方向與本研究結(jié)果相同。在顯著性方面，直接效應(yīng)和調(diào)節(jié)效應(yīng)在不同水平下顯著，證明本研究結(jié)果具有一定的穩(wěn)健性。

表4 僅保留MIUI12數(shù)據(jù)的Logit回歸檢驗(yàn)結(jié)果

4.4 進(jìn)一步討論與啟示

本文以價(jià)值共創(chuàng)為視角，結(jié)合信號傳遞理論，整合消費(fèi)者使用企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)造價(jià)值、消費(fèi)者與消費(fèi)者互動(dòng)創(chuàng)造價(jià)值、企業(yè)與消費(fèi)者互動(dòng)創(chuàng)造價(jià)值3個(gè)層面，探討開放式創(chuàng)新社區(qū)中創(chuàng)意采納影響因素，得到如下啟示：

(1)消費(fèi)者使用企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)造價(jià)值層面。創(chuàng)意信息熵對創(chuàng)意采納具有正向影響，消費(fèi)者的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)值對二者關(guān)系起正向調(diào)節(jié)作用。高信息熵可以避免創(chuàng)意同質(zhì)化，從而為企業(yè)提供豐富的高質(zhì)量信息。同時(shí)，隨著個(gè)人經(jīng)驗(yàn)值增加，消費(fèi)者發(fā)表的高信息熵創(chuàng)意更可能包含關(guān)鍵創(chuàng)新點(diǎn)，從而更可能被企業(yè)采納。創(chuàng)意長度對創(chuàng)意采納具有負(fù)向影響，個(gè)人經(jīng)驗(yàn)值則強(qiáng)化了這一負(fù)向影響。簡短的信息能減輕企業(yè)理解信息的負(fù)擔(dān)，因而有利于創(chuàng)意被采納。但意外的結(jié)果是，消費(fèi)者的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)值可以強(qiáng)化創(chuàng)意長度對創(chuàng)意采納的負(fù)向影響。也就是說，創(chuàng)意長度越長，越不利于信息采納，在創(chuàng)意者擁有高經(jīng)驗(yàn)值的情況下，這種關(guān)系更為顯著。原因可能是經(jīng)驗(yàn)值較高的領(lǐng)先用戶往往具有豐富的產(chǎn)品使用經(jīng)歷，他們在創(chuàng)意描述上會結(jié)合自身經(jīng)驗(yàn)，而不像是非領(lǐng)先用戶那樣更多地描述創(chuàng)新建議或產(chǎn)品缺陷，從而強(qiáng)化了創(chuàng)意長度對創(chuàng)意采納的不利影響。創(chuàng)意情感強(qiáng)度對創(chuàng)意采納具有正向影響，個(gè)人經(jīng)驗(yàn)值對二者關(guān)系起負(fù)向調(diào)節(jié)作用。企業(yè)傾向于采納具有積極情感傾向的創(chuàng)意，因?yàn)榉e極情緒具有更強(qiáng)的感染性，能提高企業(yè)信息處理意愿和被采納的可能性。當(dāng)消費(fèi)者個(gè)人經(jīng)驗(yàn)值較高時(shí)，其發(fā)表的創(chuàng)意內(nèi)容可能會被開發(fā)者認(rèn)真考慮，從而使情感強(qiáng)度對創(chuàng)意采納的影響降低。

首先，企業(yè)應(yīng)重視引導(dǎo)消費(fèi)者以適當(dāng)?shù)男问桨l(fā)表創(chuàng)意內(nèi)容，從而提高社區(qū)中用戶創(chuàng)意質(zhì)量。具體來說，根據(jù)創(chuàng)意信息熵和創(chuàng)意長度，企業(yè)應(yīng)引導(dǎo)消費(fèi)者在發(fā)表創(chuàng)意時(shí)把握創(chuàng)意關(guān)鍵點(diǎn)，減少不相關(guān)或冗余表述，使創(chuàng)意內(nèi)容能夠簡潔、明確地體現(xiàn)產(chǎn)品改進(jìn)意見。有關(guān)創(chuàng)意情感強(qiáng)度的結(jié)論，提示企業(yè)應(yīng)鼓勵(lì)用戶以積極態(tài)度進(jìn)行溝通，避免消極情緒。目前，一些平臺正對在線評論進(jìn)行規(guī)范，如中關(guān)村在線(www.zol.com.cn)提供形式化評論模式，要求消費(fèi)者明確填寫產(chǎn)品優(yōu)勢與缺陷，并提供與產(chǎn)品性能相關(guān)的標(biāo)簽供消費(fèi)者選擇。小米MIUI社區(qū)可以借鑒上述平臺的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，制定開放式創(chuàng)新社區(qū)創(chuàng)意描述規(guī)范，指導(dǎo)用戶簡潔、明確地表述創(chuàng)意。其次，消費(fèi)者個(gè)人經(jīng)驗(yàn)值的調(diào)節(jié)作用揭示了領(lǐng)先用戶的重要性，提示企業(yè)應(yīng)建立有效的激勵(lì)機(jī)制，提升用戶黏度，培育社區(qū)領(lǐng)先用戶，使其為企業(yè)持續(xù)提供高質(zhì)量創(chuàng)意，從而形成良好價(jià)值共創(chuàng)模式。目前，小米MIUI社區(qū)、華為花粉俱樂部等開放式創(chuàng)新社區(qū)，僅采用用戶積分、虛擬徽章等虛擬獎(jiǎng)勵(lì)作為領(lǐng)先用戶激勵(lì)方式。一些學(xué)者指出，上述虛擬激勵(lì)方式難以發(fā)揮有效的激勵(lì)作用[4,35]。因此，未來企業(yè)應(yīng)考慮將虛擬獎(jiǎng)勵(lì)進(jìn)一步轉(zhuǎn)化為實(shí)際價(jià)值。

(2)消費(fèi)者與消費(fèi)者互動(dòng)創(chuàng)造價(jià)值層面。支持量對創(chuàng)意采納具有正向影響，瀏覽量和評論量則對創(chuàng)意采納具有負(fù)向影響。原因可能是，支持量體現(xiàn)了消費(fèi)者對某一問題的需求一致性程度，支持量越高，市場需求越高，采納該類創(chuàng)意能夠降低創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)，提高創(chuàng)新成功率，因而該類創(chuàng)意容易被企業(yè)采納。相反，瀏覽量和評論量在一定程度上能夠體現(xiàn)需求差異性，即市場需求多元化。當(dāng)人們對同一個(gè)商品屬性持不同觀點(diǎn)時(shí)，可能愿意點(diǎn)擊瀏覽了解詳情或留言評論。需求多元化是市場驅(qū)動(dòng)模式發(fā)展的重要趨勢，企業(yè)通過拓展市場滿足人群的異質(zhì)性需求，若僅滿足部分客戶需求則存在較高的創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)。

消費(fèi)者在開放式創(chuàng)新社區(qū)中的互動(dòng)能夠釋放市場需求信號，對企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新具有重要價(jià)值。企業(yè)應(yīng)激勵(lì)社區(qū)中消費(fèi)者間的互動(dòng)：對認(rèn)可的用戶創(chuàng)意點(diǎn)贊支持；對持有不同看法的用戶創(chuàng)意留言評論。消費(fèi)者間的互動(dòng)既能為企業(yè)創(chuàng)意篩選提供參考，也能夠提升社區(qū)用戶活躍度，從而有助于社區(qū)可持續(xù)發(fā)展。

同時(shí)，消費(fèi)者間的互動(dòng)信號提醒企業(yè)在采納創(chuàng)新建議時(shí)，應(yīng)考慮用戶需求的一致性和差異性，規(guī)避因用戶需求多元化導(dǎo)致的創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)。對于開放式創(chuàng)新社區(qū)而言，支持量是反映需求一致性的指標(biāo)，對創(chuàng)意采納具有正向影響，企業(yè)可以根據(jù)支持量初步篩選創(chuàng)意。

(3)企業(yè)與消費(fèi)者互動(dòng)創(chuàng)造價(jià)值層面。企業(yè)回復(fù)信息熵和信息情感強(qiáng)度與創(chuàng)意采納呈正相關(guān)，企業(yè)回復(fù)信息長度與創(chuàng)意采納呈負(fù)相關(guān)。與創(chuàng)意內(nèi)容特征對創(chuàng)意采納的影響類似，信號傳遞過程中具有高信息熵、簡短且情感積極的文本有利于價(jià)值共創(chuàng)。這一結(jié)果符合企業(yè)現(xiàn)實(shí)狀況：高價(jià)值的消費(fèi)者創(chuàng)意往往會收到企業(yè)“已歸納”、“已提案，感謝反饋”和“后期會優(yōu)化”等回復(fù)。在回復(fù)過程中，包含積極情感，具有明顯標(biāo)識詞語，回復(fù)文本簡短且信息量高；而低價(jià)值的創(chuàng)意往往會得到企業(yè)“這個(gè)功能已存在，您可以……”、“您可以嘗試……解決問題”等回復(fù)。在回復(fù)信息中，存在較多的指導(dǎo)信息，情感中立，對操作步驟描述詳盡。

在企業(yè)開發(fā)人員與消費(fèi)者互動(dòng)過程，消費(fèi)者不僅能將自身創(chuàng)意信號傳遞給企業(yè)，而且能收到企業(yè)反饋信號，這種雙向溝通能夠有效增強(qiáng)消費(fèi)者創(chuàng)意發(fā)布意愿[36]。目前，雖然MIUI社區(qū)已構(gòu)建開發(fā)人員回復(fù)機(jī)制，但對用戶創(chuàng)意的日平均回復(fù)率不足20%，可能會降低社區(qū)用戶提供創(chuàng)意的可持續(xù)性。因此，企業(yè)應(yīng)重視創(chuàng)新社區(qū)中企業(yè)與消費(fèi)者的互動(dòng)，對用戶創(chuàng)意及時(shí)回復(fù)，提高創(chuàng)意回復(fù)率，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)與用戶互動(dòng)，提升消費(fèi)者參與創(chuàng)新的積極性，促進(jìn)開放式創(chuàng)新社區(qū)健康發(fā)展。

此外，企業(yè)應(yīng)采取有效的回復(fù)策略，提高回復(fù)內(nèi)容質(zhì)量，以積極的態(tài)度與用戶進(jìn)行互動(dòng)，形成價(jià)值共創(chuàng)的良性循環(huán)。具體來說，企業(yè)在回復(fù)高價(jià)值用戶創(chuàng)意時(shí)，應(yīng)簡潔、明確地表示對該創(chuàng)意的采納意向，并對提出該創(chuàng)意的消費(fèi)者表達(dá)謝意，讓消費(fèi)者感受到企業(yè)對其創(chuàng)意的重視，從而激勵(lì)其在社區(qū)中繼續(xù)發(fā)布創(chuàng)意。在回復(fù)低價(jià)值的用戶創(chuàng)意時(shí)，企業(yè)應(yīng)簡潔、明確地說明原因，并采用積極方式引導(dǎo)消費(fèi)者規(guī)范地表達(dá)創(chuàng)意。

5 結(jié)語

5.1 結(jié)論

本文從價(jià)值共創(chuàng)視角出發(fā)，以信號傳遞理論為基礎(chǔ)，構(gòu)建開放式創(chuàng)新社區(qū)創(chuàng)意采納影響因素模型，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：在消費(fèi)者使用企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)造價(jià)值層面，創(chuàng)意信息熵和情感強(qiáng)度對創(chuàng)意采納具有正向影響，創(chuàng)意長度對創(chuàng)意采納具有負(fù)向影響，而創(chuàng)意者個(gè)人特征調(diào)節(jié)創(chuàng)意信息對創(chuàng)意采納的影響。在消費(fèi)者與消費(fèi)者互動(dòng)創(chuàng)造價(jià)值層面，支持量正向影響創(chuàng)意采納，瀏覽量和評論量負(fù)向影響創(chuàng)意采納。在企業(yè)與消費(fèi)者互動(dòng)創(chuàng)造價(jià)值層面，企業(yè)回復(fù)信息熵和情感強(qiáng)度與創(chuàng)意采納呈正相關(guān)，企業(yè)回復(fù)長度與創(chuàng)意采納呈負(fù)相關(guān)。

5.2 建議

(1)消費(fèi)者使用企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)造價(jià)值層面，企業(yè)應(yīng)引導(dǎo)消費(fèi)者簡潔、明確和積極地表述創(chuàng)意。同時(shí)，構(gòu)建領(lǐng)先用戶激勵(lì)制度，促使消費(fèi)者持續(xù)高效地為企業(yè)提供創(chuàng)意。

(2)消費(fèi)者與消費(fèi)者互動(dòng)創(chuàng)造價(jià)值層面，企業(yè)應(yīng)激勵(lì)社區(qū)中消費(fèi)者間的互動(dòng)，因?yàn)橄M(fèi)者間互動(dòng)不僅可以為企業(yè)創(chuàng)意篩選提供參考，而且有利于企業(yè)捕捉市場需求信號，降低產(chǎn)品創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)。

(3)企業(yè)與消費(fèi)者互動(dòng)創(chuàng)造價(jià)值層面，企業(yè)應(yīng)對社區(qū)中的用戶創(chuàng)意及時(shí)回復(fù)，并采取合理的回復(fù)策略，從而形成價(jià)值共創(chuàng)的良性循環(huán)。

5.3 貢獻(xiàn)

本文的理論貢獻(xiàn)主要是對價(jià)值共創(chuàng)進(jìn)行多層面整合研究，基于信號傳遞理論探討開放式創(chuàng)新社區(qū)中創(chuàng)意采納影響因素，豐富和拓展價(jià)值共創(chuàng)與信號傳遞理論；實(shí)踐價(jià)值在于能夠幫助企業(yè)優(yōu)化開放式創(chuàng)新社區(qū)中的消費(fèi)者創(chuàng)意評論方式與內(nèi)容，促使企業(yè)快速有效地識別并采納有助于產(chǎn)品創(chuàng)新的用戶意見。

5.4 不足與展望

本文以下方面有待改進(jìn)：第一，考慮到國內(nèi)成熟的價(jià)值共創(chuàng)平臺集中于電子產(chǎn)品領(lǐng)域，研究數(shù)據(jù)來源僅為小米MIUI社區(qū)，而其它領(lǐng)域的價(jià)值共創(chuàng)平臺可能存在語言風(fēng)格、共創(chuàng)模式等方面的差異，未來可以考慮研究不同平臺或產(chǎn)品類型的價(jià)值共創(chuàng)模式差異；第二，僅針對價(jià)值共創(chuàng)平臺文本內(nèi)容進(jìn)行研究，對圖片、視頻等形式的創(chuàng)意表達(dá)方式未進(jìn)行深入探討，未來可以針對其它創(chuàng)意形式開展研究。