第４期（２０１７年４月） 中国科技论坛 ９５ 企业开放式创新社区中 用户生成内容的创新贡献 李奕莹，戚桂杰 （山东大学管理学院，山东 济南２５０１００） 摘要：以星巴克的开放式创新社区Ｍｙ Ｓｔａｒｂｕｃｋｓ Ｉｄｅａ为例，分别从创意质量和用户行为两个维度．探讨 了开放式创新社区中用户生成内容对企业创新的贡献价值。结果表明，创意质量（主要包括信息质量和 互动质量）对用户生成内容（ＵＧＣ）贡献价值有显著的正向影响，用户行为（主要包括创新行为和互动 行为）对ＵＧＣ贡献价值的影响不显著。根据实证结果讨论得出．企业员工在创新过程中更注重社区中 ＵＧＣ本身的内容质量，而对其发布者在社区中的行为表现关注较少。 关键词：开放式创新社区；用户生成内容；创意质量；用户行为 中图分类号：Ｃ９３１ 文献标识码：Ａ Ｉｎｎｏｖａｔｉｖｅ Ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ Ｕｓｅｒ．Ｇｅｎｅｒａｔｅｄ Ｃｏｎｔｅｎｔ ｉｎ ｔｈｅ Ｏｐｅｎ Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ Ｃｏｍｍｕｎｉｔｉｅｓ ｆｏｒ Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓ Ｌｉ Ｙｉｙｉｎｇ，Ｑｉ Ｇｕｉｊｉｅ （Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，Ｓｈａｎｄｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｊｉｎａｎ ２５０１００，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔａｋｉｎｇ Ｍｙ Ｓｔａｒｂｕｃｋｓ Ｉｄｅａ ａｓ ａｎ ｅｘａｍｐｌｅ，ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ ｔｈｅ ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｖａｌｕｅ ｏｆ Ｕｓｅｒ－Ｇｅｎｅｒａｔｅｄ Ｃｏｎｔｅｎｔ（ＵＧＣ）ｉｎ ｔｈｅ Ｏｐｅｎ Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ Ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ（ＯＩＣ）ｔｏ ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ ｆｒｏｍ ｔｗｏ ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓ ｏｆ ｉｄｅａ ｑｕａｌｉｔｙ ａｎｄ ｕｓｅｒ ｂｅｈａｖｉｏｒ．Ｔｈｅ ｒｅｓｕｈｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｉｄｅａ ｑｕａｌｉｔｙ（ｍａｉｎｌｙ ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｑｕａｌｉｔｙ ａｎｄ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ ｑｕａｌｉｔｙ）ｈａｓ ｓｉｇｎｉｉｆｃａｎｔ ｐｏｓｉｔｉｖｅ ｉｍｐａｃｔ ｏｎ ＵＧＣ’Ｓ ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｖａｌｕｅ，ａｎｄ ｔｈｅ ｉｍｐａｃｔ ｏｎ ＵＧＣ’Ｓ ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｖａｌｕｅ ｆｒｏｍ ｕｓｅｒ ｂｅｈａｖｉｏｒ（ｍａｉｎｌｙ ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ ｂｅｈａｖｉｏｒ ａｎｄ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ ｂｅｈａｖｉｏｒ） ｉｓ ｎｏｔ ｓｉｇｎｉｉｃａｎｔｆ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｅｍｐｉｒｉｃａｌ ｒｅｓｕｌｔｓ，ｔｈｅ ｑｕａｌｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ＵＧＣ ｉｔｓｅｌｆ ｉｎ ｃｏｍｍｕｎｉｔｉｅｓ，ｒａｔｈｅｒ ｔｈａｎ ｕｓｅｒ ｂｅｈａｖｉｏｒ，ｃａｎ ｃａｕｓｅ ｍｏｒｅ ａｔｔｅｎｔｉｏｎ ｏｆ ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ ｅｍｐｌｏｙｅｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ｐｒｏｃｅｓｓ ｏｆ ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：Ｏｐｅｎ ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ；Ｕｓｅｒ—ｇｅｎｅｒａｔｅｄ ｃｏｎｔｅｎｔ；Ｉｄｅａ ｑｕａｌｉｔｙ；Ｕｓｅｒ ｂｅｈａｖｉｏｒ １ 引言 互联网思维推动了企业开放式创新与ＩＣＴ应用 的深度融合，尤其是ｗｅｂ ２．０技术的广泛应用，使 得基于Ｉｎｔｅｒｎｅｔ的用户生成内容（Ｕｓｅｒ．Ｇｅｎｅｒａｔｅｄ 基金项目：国家自然科学基金项目（７１５７２０９７），山东省自然科学基金项目（２０１４ＺＲＥ２７３３５）。 收稿日期：２０１６—０７—２２ 作者简介：李奕莹（１９８６一），女，山东威海人，山东大学管理学院博士研究生；研究方向：信息管理与信息系统。 ９６ 中国科技论坛 （２０１＂７年４月）第４期 Ｃｏｎｔｅｎｔ，ＵＧＣ）成为企业创新的重要来源。为了 价值，其中创意质量主要包括创意的信息质量和 降低外部用户参与企业内部创新的成本与风险． 互动质量，用户行为主要包括用户的创新行为和 提高企业的创新绩效和竞争优势，越来越多企业 开始创建一种新的用户创新平台——开放式创新 社区（Ｏｐｅｎ Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ Ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ，ＯＩＣ），如戴尔 的ＩｄｅａＳｔｏｒｍ、星巴克的Ｍｙ Ｓｔａｒｂｕｃｋｓ Ｉｄｅａ、海尔的 众创意等。ＯＩＣ使得企业与外部用户之间的联系不 受时间差异、地理边界和组织类型的影响，增强 了企业一用户之间以及用户一用户之间的信息交 流与资源共享，为企业在实施开放式创新的过程 中能够充分收集并有效利用低成本、高质量的 ＵＧＣ提供了重要平台。 目前，关于ＯＩＣ的现有研究主要集中于ＯＩＣ 的技术应用、组织管理、创新绩效和用户行为四 个方面，而专门针对企业ＯＩＣ中ＵＧＣ的研究文献 相对较少。未来，互联网技术对用户协作创新的 推动作用将表现得更为突出，企业ＯＩＣ的在线用 户规模将不断扩大，ＵＧＣ将日趋复杂化和多样化， 这在为企业带来机遇的同时也使其面临着一些严 峻挑战。如企业的人力资源是有限的，要想从海 量的ＵＧＣ中充分有效地利用贡献价值高的创意， 并不是一件容易的事情。再者，关于ＯＩＣ中ＵＧＣ 对企业创新的贡献价值还没有一个清晰明确的评 估标准，企业对ＵＧＣ的利用也缺乏一套系统的程 序和方法，这也增加了企业对ＯＩＣ的管理难度。 因此，如何有效利用ＯＩＣ中的ＵＧＣ来实现价值创 造的最大化已成为企业创新管理的重要命题。本 研究将围绕这一问题，以企业ＯＩＣ中的ＵＧＣ为研 究对象，重点分析ＯＩＣ中ＵＧＣ的异质性对其贡献 价值的影响。 ２理论基础与研究假设 Ｂｒｅｎｎｅｒ等¨１］分析了新经济时代企业与用户之 间关系发展的新趋势，强调了用户角色的转变， 即用户已由单纯的产品使用者转变为企业的合作 创新者。Ｃｈｅｎ等｜２ 指出，社区用户通过发布创意、 提交评论或投票方式分享他们的经验或知识，在 此过程中产生的ＵＧＣ成为企业创新的重要源泉 在此，我们主要结合用户和创意的特征分析来构 建本文的研究模型，如图１所示。基于文献回顾的 理论基础及逻辑推理，分别从创意质量和用户行 为两个维度来分析ＯＩＣ中ＵＧＣ对企业创新的贡献 互动行为。 。。－●——＿＿＿●＿Ｈ——●＿●－＿＿——●●＿—＿ 创意质量 ｌ Ｉ ｌ Ｉ Ｌ Ｉ Ｉ Ｉ Ｌ ——————————．．．．Ｊ 图１研究模型 ２．１ ＯＩＣ中ＵＧＣ的信息质量对其贡献价值的 影响 从客观视角出发，信息质量是指信息满足用 户参与特定活动的要求；从主观视角出发，信息 质量是指人们根据其自身对信息的期望或其他信 息，对信息有用性做出的主观判断ｌ３］。ＵＧＣ的信 息质量旨在衡量信息源所创造内容的准确性、及 时性、丰富性和生动性，是用户进行信息搜索的 重要依据¨４］。ＯＩＣ在线用户会针对企业的产品或服 务的创新过程。结合自己的专业知识和切身经验 主动发布创意，而社区中其他用户将根据自己的 兴趣或目标对这些创意内容进行阅读、评论或投 票，在此过程中生成的大量ＵＧＣ将成为企业重要 的外部创新资源。其中，信息质量高的ＵＧＣ能够 使企业员工的创新思想更具发散性，受其他在线 用户的影响，企业员工能够在更短的时问内想出 更多的创新方法与解决方案，进而促进企业创新 绩效的不断提高。反之，信息质量低的ＵＧＣ不但 不会协助企业创新，反而还会导致企业ＯＩＣ的运 营失败，甚至会损害企业的经济利益和社会利益。 通过以上分析得出ＨＩ：ＵＧＣ的信息质量对其贡献 价值具有显著的正向影响。 ２．２ ＯＩＣ中ＵＧＣ的互动质量对其贡献价值的 影响 本文所研究的互动属于社会互动的范畴，是 指各社会成员之问通过信息交流等方式共同解决 第４期（２０１７年４月） 中国科技论坛 问题的活动过程，这种互动的效果则用互动质量 来表示。互动质量强调了ＵＧＣ的生成过程实际上 就是一种很好的人际互动过程，并且在互动过程 中他们将有机会形成合作伙伴关系¨５］。根据资源 基础观分析，当ＯＩＣ用户需要从其他用户那里获 得资源或他们具有其他用户所需要的资源时，便 产生了互动。在互动过程中将汇集大量的异质性 知识资源并能辐射到所有的ＯＩＣ用户。帮助他们 改变或完善自己的创意或想法。对企业来说，这 些重要的异质性知识资源是从内部无法获得的， 它们能够通过独特的整合方式来提升企业的创新 能力［６］。因此，互动质量高的ＵＧＣ能够帮助企业 更好地理解ＯＩＣ中的创意内容，以便识别出最好 的创意来改进现有的产品和服务，或是开发新的 产品或服务，使得企业能够成功地将ＯＩＣ整合于 内部创新过程中。反之。互动质量低的ＵＧＣ很难 得到改进或完善，企业无法及时得到优质高效的 创新资源，长此以往ＯＩＣ便很难维持正常的运营。 通过以上分析得出Ｈ２：ＵＧＣ的互动质量对其贡献 价值具有显著的正向影响。 ２．３ ＯＩＣ中用户的创新行为对ＵＧＣ贡献价值的 影响 本文在研究ＯＩＣ中ＵＧＣ对企业创新的贡献价 值时，还需要考虑用户这一重要的信息源。我们 所研究的ＯＩＣ在线用户具有与传统线下用户不同 的行为表现，他们主要参与社区中ＵＧＣ的创新活 动和互动活动。其中，ＯＩＣ用户的创新行为主要表 现在，用户为了满足自身的个性化使用需求或个 人价值实现，对企业产品或服务提出新设想或改 进方案ｌ７］。根据客户价值理论分析，企业价值是 由客户决定的，价值来源重心逐渐由企业内部转 移到企业外部，企业的一切价值创造活动都应以 客户需求为中心。在客户经济环境下，用户创新 能为企业带来更多的知识资源，为用户提供更多 满意的优质产品或服务，与用户进行价值共创是 企业竞争优势的新来源ｌ８］。由此分析，如果用户 在ＯＩＣ中表现出积极的创新行为，如用户发布很 多创意或他们发布的创意内容获得很多其他用户 的认可，这将能够更好地体现客户的使用需求， 帮助企业实现客户价值的最大化。通过以上分析 得出Ｈ３：ＯＩＣ用户的创新行为对ＵＧＣ贡献价值具 有显著的正向影响。 ２．４ ＯＩＣ中用户的互动行为对ｕＧＣ贡献价值的 影响 ＯＩＣ的运营与发展不仅是一个技术过程，也是 一个社会过程，需要不同用户的持续参与和有效 互动＿９］。ＯＩＣ中用户的互动活动主要包括用户个体 之间的互动以及用户与企业之间的互动两个方面。 其中，用户一用户互动能够帮助用户个体获得所 需要的信息资源，提高其自身的知识水平，同时 还可以将自己所拥有的知识资源提供给其他需要 的用户，通过这样的互动，ＯＩＣ用户既能丰富自己 的知识又能认清自己的价值需求：用户一企业互 动可以帮助企业在开放式创新的过程中识别ＵＧＣ 资源的潜在价值，通过群体智慧克服企业自身已 有的错误认识或偏见，并且能够及时捕捉客户的 个性化需求，充分利用社会化的创新资源来提高 产品满意度和用户忠诚度。而且。长期有效的互 动可以促进合作伙伴关系的形成，企业不仅可以 从单个合作伙伴那里获取资源，而且能够同时在 不同的合作伙伴之间获取、分享和重组资源，进 而提升创新能力ｌ１ 。由此分析，如果用户在ＯＩＣ 中表现出积极的互动行为，如用户之间经常就社 区中的创意内容发表评论或投票表态，这将能够 更好地为企业提供创新资源并保持社区的活跃度。 通过以上分析得出Ｈ４：ＯＩＣ用户的互动行为对 ＵＧＣ贡献价值具有显著的正向影响。 ３ 实证研究 ３．１样本选取与数据收集 本研究选择从全球最大的咖啡连锁企业—— 星巴克的开放式创新社区Ｍｙ Ｓｔａｒｂｕｃｋｓ Ｉｄｅａ（ｈｔ． ｔｐ：／／ｍｙｓｔａｒｂｕｃｋｓｉｄｅａ．ｆｏｒｃｅ．ｃｏｍ／ａｐｅｘ／ｉｄｅａｈｏｍｅ）中 采集样本数据。选择该社区作为研究平台主要有 两个原因：①由于星巴克的品牌知名度以及它已 通过ＯＩＣ的成功运营取得了很多创新成果，是目 前国内外企业ＯＩＣ实践应用的典型案例；②由于 该社区中的ＵＧＣ较为全面并且是公开可用的，便 于我们从平台中直接收集客观数据。 Ｍｙ Ｓｔａｒｂｕｃｋｓ Ｉｄｅａ创立于２００８年，发展至今已 经拥有２Ｏ多万条创意，企业员工受这些创意启发 已经发布了１０００多项创新方案。为了对研究模型 与假设进行检验，将以此ＯＩＣ中已被采纳的用户 创意作为分析单位收集信息作为研究样本。在星 ９８ 中国科技论坛 （２０１７年４月）第４期 巴克的ＯＩＣ中，大多数企业员工会在自己发布的 创新方案中用链接的方式，如Ｔｈａｎｋｓ ｔｏ ｙｏｕｒ ｇｒｅａｔ Ｌａｕｎｃｈｅｄ四种状态，对那些审核未通过的创新方 案其状态标签不显示。基于创新价值链的研究视 角。创新方案在不同的价值链环节为企业创造的 价值是不同的。在此，根据以上五种状态按五分 制计分来度量ＯＩＣ中ＵＧＣ对企业创新的贡献价值， ｉｄｅａｓ、Ｉｎｓｐｉｒｅｄ ｂｙ ｙｏｕｒ ｉｄｅａｓ，或所引用的创意名 称，来标明其所采纳的创意来源。在此，利用网 络爬虫软件——八爪鱼采集器通过这些链接来采 集网页数据，结果共收集到４４５位在线用户发布的 ４５２条创意被星巴克员工所采纳。 ３．２变量测量 其中审核未通过的创新方案对应的ＵＧＣ贡献价值 最低（记为１分），以此类推分别对Ｕｎｄｅｒ Ｒｅｖｉｅｗ、 Ｒｅｖｉｅｗｅｄ、Ｃｏｍｉｎｇ Ｓｏｏｎ和Ｌａｕｎｃｈｅｄ四种创新方案 ＵＧＣ贡献价值：基于以上的理论分析得出， ＯＩＣ中用户的异质性决定了社区中存在不同的 ＵＧＣ．它们对企业创新的贡献价值也是具有差异性 的＿】 。在星巴克的ＯＩＣ中，内部员工受外部用户 的创意启发而提出新的创新方案，企业在创新过 对应的ＵＧＣ贡献价值打分。为保证该度量的合理 性，我们将提出相应的假设前提为员工创新方案 的审核周期最长是半年时间。再者，还会出现社 区中同一条创意会被不同的员工所采纳，并且不 同员工采纳后所发布的创新方案也会有不同的审 核状态，此时将对应ＵＧＣ的贡献价值得分相加求 和，最终得出的结果就是我们所要研究的ＵＧＣ贡 献价值取值。 程中会对这些创新方案进行审核与处理，并以标 签形式公布方案的最终处理结果，如图２所示，主 要包括Ｕｎｄｅｒ Ｒｅｖｉｅｗ、Ｒｅｖｉｅｗｅｄ、Ｃｏｍｉｎｇ Ｓｏｏｎ和 Ｍｏｓｔ Ｒｅｃｅｎｔ 园ｕｎｄｅｒ ・ 园Ｒ｜ｖ＿．ｗｅｄ 密Ｃｏｍｉｎｇ ｓ∞ …ｎｃｈ・ｄ 母ＲＳＳ Ｐｒｅｖｉｏｕｓ １ ２ ３ ４ ５ １２１ Ｎｅｘｔ” Ｗｅｌｃｏｍｅ Ｌａｔｔｅ Ｍａｃｃｈｉａｔｏ ｔｏ ｔｈｅ Ｅｓｐｒｅｓｓｏ Ｍｅｎｕ Ｊａｎｕａｒｙｏ５，２０１６ ｂｖＲａｎｄｙ Ｊ Ｉｎｓｐｉｒｅｄ ｂｙ ｙｏｕｒｉｄｅａｓ ａｎｄ ｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅｓ ａｂｒｏａｄ．ｔｈｉｓｙｅａｒＳｔａｒｂｕｃｋｓｉｓ ｋｉｃｋｉｎｇ ｏｆｆｔｈｅＮｅｗ Ｉｄｅａｓ ＳＯｆａｒ ｓｅａｒｃｈ Ｙｅａｒｂｙｆｅａｔｕｒｉｎｇａｂｅｖｅｒａｇｅｔｈａｔｓｈｏｗｃａｓｅｓｗｈａｔｉｓ ａｔｏｕｒｖｅｒｙｃｏｒｅ，ｏｕｒ ｓｉｇｎａｔｕｒｅ ｅｓｐｒｅｓｓｏ Ｔｏｄａｙｗｅａｒｅｗｅｌｃｏｍｉｎｇｔｈｅｎｅｗ ＬａｔｔｅＭａｃｃｈｉａｔｏｔｏｔｈｅ ｅｓｐｒｅｓｓｏ ｂｅｖｅｒａｇｅｌｉｎｅ 目 ｕＯ Ｔｈｅ ＬａｔｔｅＭａｃｃｈｉａｔｏｉｓ ａｎｉｎｔｅｎｓｅｅｓｐｒｅｓｓｏｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅ ｕｎｌｉｋｅ ａｎｙｂｅｖｅｒａｇｅｗｅ ｃｕｒｒｅｎｔｌｙｏｆｆｅｒ Ｉｔ ｓｉｓｍａｄｅｗｉｔｈｊｕｓｔｔｗｏ ｓｉｍｐｌｅｉｎｇｒｅｄｉｅｎｔｓ｝ｗｈｏｌｅｍｉｌｋａｎｄ ｅｓｐｒｅｓｓｏ Ａｎｄ ｗｈｉｌｅｔｈｅｉｎｇｒｅｄｉｅｎｔｓ ａｒ｜ｔｈｅ ｓａｍｅ ａｓ ａ Ｆ ＥａｔＷｈｉｔｅ ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅｉｓｖｅｒｙｄｉｆｅｒｅｎｔ Ｔｏ ｃｒｅａｔｅａ ＬａｔｔｅＭａｃｃｈｉａｔｏ ｏｕｒｂａｒｉｓｔａｓｓｔｅａｍｗｈｏｌｅｍｉｌｋ ｕｎｔｉｌｉｔ ｓｐｅｒｆｅｃｔｌｙｆｏａｍｙ，ｔｈｅｎ ｓｌｏｗｌｙ ｐｏｕｒｅｓｐｒｅｓｓｏ ＰＲ０ＤＵＣＴ ｌＤＥＡＳ ｚ３５ ｃ口ｆｈ・＆Ｅｓｐｒｅｓｓｏ Ｄｒｉｎｋｓ ６Ｘ ｕ８ ＾’ｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｍｉｌｋ．ｇｉｖｉｎｇｔｈｅｄｒｉｎｋｔｈａｔｓｉｇｎａｔｕｒｅ ｅｓｐｒｅｓｓｏ ｍｏｒｅ Ｔｌａ＆ＯｔｈｅｒＤｒｉｎｋｓ Ｆｏｏｄ ¨●●ｒｒｈ＿ｎ ；‘・Ｒ¨ｌ】… ２ ｃｏｍｍｅｎｔｓ Ｌａｕｎｃｈｅｄ Ｃｏｆｆｅｅ＆ＥｓｐｒｅｓｓｏＤｒｉｎｋｓ 图２星巴克开放式创新社区——Ｍｙ Ｓｔａｒｂｕｃｋｓ Ｉｄｅａ ＵＧＣ信息质量：基于信息质量的主观定义分 共享社区中的异质资源。在此，创意所获的评论 数量可以作为ＵＧＣ互动质量的评价标准，通过平 台中的“Ｉｄｅａ—ｃｏｍｍｅｎｔｓ—ｒｅｃｅｉｖｅｄ”这一指标来 度量。 析，在线用户根据自己对信息内容的期望或凭借 自身的知识或经验，通过投票方式对自己所阅读 的创意内容的有用性做出主观判断，他们或持赞 同的态度，或持否定的态度。在此，用户的投票 结果（即支持票数Ｍ一反对票数Ｎ）可以作为 ＵＧＣ信息质量的评价标准，通过平台中的“Ｉｄｅａ— ｐｏｉｎｔｓ”这一指标来度量。 ＵＧＣ互动质量：基于互动质量的定义分析， ＯＩＣ在线用户通过评论方式与其他用户进行信息交 流与知识分享。Ｆｔｉｌｌｅｒ等 ｌ ］指出ＯＩＣ中有很多用 户评论是与创意内容无关的，但这些信息也能促 使用户彼此之间相互影响。甚至会成为合作伙伴， 用户创新行为：星巴克ＯＩＣ中的创意主要分 为ＰＲＯＤＵＣＴ ＩＤＥＡＳ、ＥＸＰＥＲＩＥＮＣＥ ＩＤＥＡＳ和ＩＮ． ＶＯＬＶＥＭＥＮＴ ＩＤＥＡＳ三类。用户可以根据自己的兴 趣或使用需要发布创意。在此，从用户创新的积 极性和权威性两个方面来分析用户的创新行为， 主要通过用户所提交的创意数量“Ｉｄｅａ—ｓｕｂｍｉｔ— ｔｅｄ”和所获得的积极投票数“Ｐｏｓｉｔｉｖｅ—ｖｏｔｅｓ—ｒｅ． ｃｅｉｖｅｄ”这两个指标来度量，由于用户投票数值跨 度很，人＝，最小值为０，最大值近１０万，在此根据 公式（ｈｉｅｄ—ｓｕｌｍｌｉｔｔｅｄ＋０．Ｏ １×Ｐｏｓｉｔｉｖｅ—ｖｏｌｅｓ一个过程，在此可能存在一些创新方案提交时『Ｈ】 ｒｅ一 较短，尚处于审核过程Ｌ｝｜，我们所搜集的创意状 态并非是最终结果，进而会影响到我仃】的数拊分 析。ｌ大ｌ此，考虑到时 Ｉ大】素的影响，本研究假设 企业对员工创新方案的审核处 最长需要半年时 间，基于这一假设本研究将删除２０１６年期 工 提交的创新方案中所采纳的１０个Ｌ］（ ｃ样本 再 者，由于数据单位不同，数量级也不 ，且锌变 量取值的跨度较大，Ｉ六Ｉ此在进行数据分析之 ， 有必要对各变量数据进行标准化处 ，同时利ｊｉｊ ｔＩ）汁算该一变量取值 川 互动行为：在ＯＩＣ中，用户既可以通过 一次投 与其他川户进行简 、广泛的互动．也 以通过多次ｉ、 沦与其他ＪｔＪ户进行深入、细致的 在此，本研究从互动的广度和深度两个方 ｓｕｂｍｉｔｔｅｄ”卡¨“Ｃｏｍｍｅｎｔｓｓｕｌｍｌｉｔｔｅｄ”这 交流“＼ｏｔｅｓ而水分析ＯＩＣ中川户的互动行为，主要通过 两个指标来度量，根据公式（０．５×Ｖｏｌｅｓ—ｓｕｂｍｉｔ— ｔｅｄ＋０．５×Ｃｏｍｎ ｎ｜ｓ～ｓｕｂｍｉｔｔｅｄ）得出该白变量 ＳＰＳＳ软件绘制箱形图来Ｉｊ｛另Ｕ异常值，如 ３所示， 最终共剔除２个极端异常值究的分析对象 ． 取ｆＩ．ｆ 经过以上数据分析０ ３．３数据分析与假设检验 处理，最终共得到４４０个有效样本作为本文实 研 山于企业审卡亥处理员工提交的创新方案需要 Ｚｓｅｏ （ＩＪ （；（：信息质照） Ｚｓｅｏｒｅ（Ｉ ｃ互动质馘） Ｚｓｅｏｒｅ（用户创新行为） Ｚｓ册ｒｅ（用ｒＪ卫．动行为） 图３ ＳＰＳＳ箱型图处理异常值结果 乃厂更好地理解企业ＯＩＣ中ＵＧＣ对企业创新 息质量的标准差远大于其他变量，ｉ兑叫ＯＩＣ中川 户及其所创造的ＵＧＣ都存在很大的差异性，佯本 的影响．首先对本文的样本数据进行描述性统计 与分析，如表１所示一从创意质量维度分析，星 数据的离散度较大 此外，偏度干ｕ峰度结 显 示，本研究所搜集的样本数据难以满足一般统汁 方法的正态分布要求，Ｉ大Ｉ此选择有序多分类 辑 凹归作为本研究的统汁方法． 在此，以ＵＧＣ贞Ｉ｝ｉ）ｃ 价值取值５为临界值，分别将贡献价值小于、等 于和大于５的ＵＧＣ对应ｌ大ｌ变量分别赋值为１、２、 巴克（）Ｉ【：中平均・条创意的信息质量要远高于其 瓦动顷景；从川户行为维度分析，平均每个创意 发 ｊ 参与ＵＧ（：创新活动的活跃度要远高于其参 与 （：的互动活动，这也反映了企业Ｏ１Ｃ的本质 特征符ｆ｜变量的标准差都较大，尤其是ＵＧＣ信 １０Ｏ 中国科技论坛 （２０１７年４月）第４期 ３，代表ＵＧＣ的贡献价值分为低、中、高三个 等级。 表１描述性统计与分析结果 Ｎ Ｍｉｎｉｍｕｍ Ｍａｘｉｍｕｍ Ｍｅａｎ Ｓｔｄ． Ｄｅｖｉａｔｉｏｎ Ｓｋｅｗｎｅｓｓ Ｋｕｒｔｏｓｉｓ Ｓｔａｔ￣ｔｉｃ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃ ＳｔａｔｉｓｔｉＣ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃ ＳｔａｔｉｓｔｉＣ Ｓｔ Ｅｒｒｏｒ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃ Ｓｔｄ．Ｅｒｒｏｒ ＵＧＣ信息质量 ＵＧＣ互动质量 ４４Ｏ ４４Ｏ 一２５０．０ １０７７９０．０ ４３８７．０９１ １２２１６．５５４４ ５．０７３ ０．０ ２７４．０ １７．４２５ ３５．１９０５ ４．５８５ ０．１１６ ０．１１６ ３０．６２６ ２５．５５３ ０．２３２ ０．２３２ 用户创新行为 用户互动行为 ＵＧＣ贡献价值 Ｖａｌｉｄ Ｎ ４４０ ４４０ ４４Ｏ ４４Ｏ ０．７５ ０．００ １ １２６８．６１ ２８．３０２１ １０８．１１３１７ ７．３３２ ４６８．００ ２０ Ｏ．１１６ ０．１１６ ０．１１６ ６５．１８４ １４０．９２１ ５．５７２ ０．２３２ ０．２３２ ０．２３２ ６．３２５０ ３８．４５３７０ ｌ１．８７９ ４．５６ ３．０９４ １．７８６ （１ｉｓｔｗｉｓｅ） 然而，有序逻辑回归的应用前提是，要求模 型中各自变量的回归系数与因变量的分割点无关， 表３给出了本研究模型的参数估计结果，由于 模型中因变量ＵＧＣ贡献价值的取值水平数为３． 因此会建立两个回归方程，存在两个常数项，并 且均通过显著性检验。由于各回归模型相互平行， 因此各自变量的偏回归系数只有一个。由表３可以 看出：从创意质量维度分析的ＵＧＣ信息质量和 ＵＧＣ互动质量这两个自变量对因变量ＵＧＣ贡献价 值具有显著（Ｐ＜０．０５）的正向影响，因此假设１ 和假设２得到验证；但是，从用户行为维度分析的 因此有必要对研究模型的适用性进行平行性检验。 如表２所示，检验结果Ｐ值大于０．０５，说明各自 变量对因变量的影响在各个回归方程中具有相同 的结果，可以应用有序逻辑回归检验本文研究模 型的有效性和验证假设。 表２研究模型的平行性检验 Ｍ０ｄｅｌ Ｎｕｌｌ 一２ Ｌｏｇ Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ Ｃｈｉ・Ｓｑｕａｒｅ ｄｆ Ｓｉｇ． 用户创新行为和用户互动行为这两个自变量对因 变量ＵＧＣ贡献价值的影响不显著，因此假设３和 假设４未得到支持。 Ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓ Ｇｅｎｅｒａｌ ７８３．９８１ ７８１．８９４ ２．０８７ ４ ０．７２０ 表３模型的参数估计结果 ９５％Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ Ｉｎｔｅｒｖａｌ Ｅｓｔｉｍａｔｅ Ｓｔｄ．Ｅｒｒｏｒ Ｗａｌｄ ｄｆ Ｓｉｇ． Ｌｏｗｅｒ Ｂｏｕｎｄ Ｕｐｐｅｒ Ｂｏｕｎｄ Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ［ＵＧＣ贡献价值＝１］ ［ＵＧＣ贡献价值２］ ＝一０．８１７ ２．２０８ ０．１Ｏ５ ０．１６２ ６１．０６８ １８５．９２５ １ １ ０．０００ ０．０００ —１．０２２ １．８９０ 一Ｏ．６ｌ２ ２．５２５ ＺＵＧＣ信息质量 Ｌｏｃａｔｉｏｎ ０．２９２ ０．２８４ ０．Ｏ４６ ０．１２３ ０．１２４ ０．０９７ ５．６４０ ５．２７３ ０．２３０ ｌ １ １ ０．０１８ ０．０２２ Ｏ．６３ｌ ０．０５１ ０．０４２ 一０．１４３ ０．５３３ ０．５２６ ０．２３６ ＺＵＧＣ互动质量 ｚ用户创新行为 Ｚ用户互动行为 Ｌｉｎｋ ｆｕｎｃｔｉｏｎ：Ｌｏｇｉｔ． 一０．１０７ ０．１００ １．１３４ １ ０．２８７ —０．３０４ ０．０９０ ４讨论 根据以上实证研究结果，结合企业ＯＩＣ的应 用特征分析得出： （１）ＵＧＣ信息质量对其贡献价值的影响分析。 在ＯＩＣ中ＵＧＣ的信息质量越好，即用户对ＵＧＣ做 出的主观判断或予以的期望越高，那么这些ＵＧＣ 第４期（２０１７年４月） 中国科技论坛 １０１ 将被企业创新采纳的可能性就越大．甚至它们还 中ＵＧＣ对其创新的贡献价值研究模型，并以星 巴克的开放式创新社区Ｍｙ Ｓｔａｒｂｕｃｋｓ Ｉｄｅａ为例， 会被不同的企业员工重复应用。同时，企业员工 受这些ＵＧＣ启发所提出的创新方案更容易被审核 通过甚至投入新产品或新服务的使用过程中。因 采用定量分析和定性分析相结合的研究方法， 分别从创意质量和用户行为两个维度，应用有 序多元逻辑回归的统计方法，分析ＯＩＣ中ＵＧＣ 信息质量、ＵＧＣ互动质量、用户创新行为和用 户互动行为这四个自变量对ＵＧＣ贡献价值的影 此，ＵＧＣ信息质量对其贡献价值的影响度较高， 企业员工在ＯＩＣ中搜集信息时更倾向于选取那些 信息质量高的ＵＧＣ作为其创新方案的依据。 （２）ＵＧＣ互动质量对其贡献价值的影响分析。 在ＯＩＣ中ＵＧＣ的互动质量越好．即用户在ＵＧＣ的 生成过程中能够通过优质、高效的互动进行信息 资源的共享与合作，使得ＯＩＣ中的ＵＧＣ不断得到 改进与完善，进而促使ＯＩＣ中不断涌现更多的能 够满足企业创新需求的异质性知识资源。同时， 响。结果发现，企业员工利用ＯＩＣ实施开放式 创新的过程中，更注重采纳那些高质量创意， 即ＵＧＣ信息质量和互动质量对其贡献价值的影 响较高，但他们却较少关注创意发布者的行为 特征，即用户创新行为和互动行为对ＵＧＣ贡献 价值的影响较低。 本研究为后续理论界对企业ＯＩＣ的用户生成 互动质量高的ＵＧＣ还可以吸引更多新的外在用户 加入社区的创新活动，为企业提供更多的创新资 源。因此，ＵＧＣ互动质量也是对其贡献价值具有 积极影响的关键要素。 （３）用户创新行为对ＵＧＣ贡献价值的影响分 析。从本文的数据分析结果来看，用户创新行为对 ＵＧＣ贡献价值的正向影响并不显著，即用户参与 ＵＧＣ的创新活动对其所发布的ＵＧＣ贡献价值的影响 度较低。进一步得出，企业员工在选取和采纳ＯＩＣ 中的ＵＧＣ时，并不太注重ＵＧＣ发布者本身的创新 行为，而是更关注ＵＧＣ内容本身的创新陛。 （４）用户互动行为对ＵＧＣ贡献价值的影响分 析。由分析结果进一步得出，企业在应用ＯＩＣ实施 内容研究提供了一定的理论基础，也为企业界更 好的管理和应用ＯＩＣ中复杂多样的ＵＧＣ提供了一 定的实践指导。由于本研究的样本数据是直接从 成功应用ＯＩＣ的典型案例——Ｍｖ Ｓｔａｒｂｕｃｋｓ Ｉｄｅａ网 站平台中获得的客观数据，由此得出的分析结果 对变量之间关系的解释更有说服力。但是，又因 为本文仅采用一个ＯＩＣ平台的样本数据进行实证 分析，对研究模型有效性以及假设检验的结果还 需要通过其他企业ＯＩＣ的ＵＧＣ样本做进一步验证。 此外，Ｐａｕｌｉｎｉ等【】 ］认为用户持续参与是保证企业 ＯＩＣ成功运营的关键，分析了用户参与动机与参与 形式之间的关系：Ｒｅｎ等［】 ］从群体认同和人际关 系两个方面分析了在线社区持续稳定发展的关键 在于提升用户对社区的依附度；Ｍａｒｔｉｎｅｓ．Ｔｏｒｒｅｓｌ１ ］ 通过对ＯＩＣ中在线用户的行为变量进行分类和评 级，快速识别创新用户并重点研究了他们在社区 活动中的贡献。因此，今后将会对ＯＩＣ用户的贡 开放式创新的过程中，内部员工不但很少关注用户 的创新行为，同时也很少与外部用户进行互动。综 合分析得知，企业在创新过程中更倾向于从ＵＧＣ的 内容本身出发，而很少重视ＵＧＣ发布用户的行为表 现，即创意质量对ＵＧＣ贡献价值的影响作用相对于 用户行为对ＵＧＣ贡献价值的影响作用更好。 ５结论与展望 本文基于已有的研究理论构建了企业ＯＩＣ 献行为作进一步的数理分析与实证研究。 参考文献： ［１］ＢＲＥＮＮＥＲ Ｗ，ＫＡＲＡＧＩＡＮＮＩＳ Ｄ，ＫＯＬＢＥ Ｌ，ｅｔ ａ１．Ｕｓｅｒ，ｕｓｅｒ＆ｕｔｉｌｉｔｙ ｒｅｓｅａｒｃｈ［Ｊ］ ２０１４，６（１）：５５—６１． ［２］ＣＨＥＮ Ｊ，ＸＵ Ｈ，ＷＨＩＮＳＴＯＮ Ａ Ｂ．Ｍｏｄｅｒａｔｅｄ ｏｎｌｉｎｅ ｃｏｍｍｕｎｉｔｉｅｓ ａｎｄ ｑｕａｌｉｔｙ ｏｆ ｕｓｅｒ—ｇｅｎｅｒａｔｅｄ ｃｏｎｔｅｎｔ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍｓ，２０１１，２８（２）：２３７—２６８． ［３］ＺＨＥＮＧ Ｙ Ｍ，ＺＨＡＯ Ｋ，ＳＴＹＬＩＡＮＯＵ Ａ．Ｔｈｅ ｉｍｐａｃｔ ｏｆ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｑｕａｌｉｔｙ ａｎｄ ｓｙｓｔｅｍ ｑｕａｌｉｔｙ ｏｎ ｕｓｅｒｓ’ｃｏｎｔｉｎｕａｎｃｅ ｉｎｔｅｎｔｉｏｎ ｉｎ ｉｎ— ｆｏｒｍａｔｉｏｎ—ｅｘｃｈａｎｇｅ ｖｉｒｔｕａｌ ｃｏｍｍｕｎｉｔｉｅｓ：ａｎ ｅｍｐｉｒｉｃａｌ ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｄｅｃｉｓｉｏｎ ｓｕｐｐｏｒｔ ｓｙｓｔｅｍｓ，２０１３（５６）：５１３—５２４． ［４］汪旭晖，张其林．用户生成内容质量对多渠道零售商品牌权益的影响［Ｊ］．管理科学，２０１５，２８（４）：７１—８５． １０２ 中国科技论坛 （２０１７年４月）第４期 ［５］张超群．用户互动对新创企业成长绩效的作用机制研究［Ｄ］．杭州：浙江大学博士学位论文，２０１３． ［６］薛捷．知识网络双重异质性对于科技型企业产品创新的影响研究［Ｊ］．中国科技论坛，２０１５（８）：２８—３４． ［７］秦敏，乔晗，陈良煌．基于ＣＡＳ理论的企业开放式创新社区在线用户贡献行为研究：以国内知名企业社区为例ｆ Ｊ１．管理评 论，２０１５，２７（１）：１２６—１３７． ［８］郑彤彤，谢科范．基于系统动力学的用户创新行为演化分析［Ｊ］．管理学报，２０１５，１２（１２）：１８２４—１８３１． ［９］ＲＯＧＯ Ｆ，ＣＲＩＣＥＬＬＩ Ｌ，ＧＲＩＭＡＬＤＩ Ｍ．Ａｓｓｅｓｓｉｎｇ ｔｈｅ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ ｏｐｅｎ ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ ｐｒａｃｔｉｃｅｓ：ａ ｃａｓｅ ｓｔｕｄｙ ｏｆ ａ ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ ｏｆ ｉｎｎｏ— ｒａｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｉｎ ｓｏｃｉｅｔｙ，２０１４，３８：６０—８０． ［１０］余维新，顾新，万君．开放式创新模式下知识分工协同机制研究：知识流动视角［Ｊ］．中国科技论坛，２０１６（６）：２４—３Ｏ． ［１ １］ＳＣＨＥＭＭＡＮＮ Ｂ，ＨＥＲＲＭＡＮＮ Ａ Ｍ，ＣＨＡＰＰＩＮ Ｍ Ｍ Ｈ，ＨＥＩＭＥＲＩＫＳ Ｇ Ｊ．Ｃｒｏｗｄｓｏｕｒｃｉｎｇ ｉｄｅａｓ：ｉｎｖｏｌｖｉｎｇ ｏｒｄｉｎａｒｙ ｕｓｅｒｓ ｉｎ ｔｈｅ ｉ— ｄｅａｔｉｏｎ ｐｈａｓｅ ｏｆ ｎｅｗ ｐｒｏｄｕｃｔ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ［Ｊ］．Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｐｏｌｉｃｙ，２０１６，４５（６）：１１４５—１１５４． ［１２］Ｆｉ３ＬＬＥＲ Ｊ，ＨＵＴｒＥＲ Ｋ，ＨＡＵＴＺ Ｊ，ｅｔ ａ１．Ｕｓｅｒ ｒｏｌｅｓ ａｎｄ ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓ ｉｎ ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ—ｃｏｎｔｅｓｔ ｃｏｍｍｕｎｉｔｉｅｓ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｍａｎａｇｅ— ｍｅｎｔ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍｓ，２０１４，３１（１）：２７３—３０８． ［１３］ＰＡＵＬＩＮＩ Ｍ，ＭＡＨＥＲ Ｍ Ｌ，ＭＵＲＴＹ Ｐ．Ｍｏｔｉｖａｔｉｎｇ ｐａｒｔｉｃｉｐａｔｉｏｎ ｉｎ ｏｎｌｉｎｅ ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ ｃｏｍｍｕｎｉｔｉｅｓ［Ｊ］．Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆｗｅｂ ｂａｓｅｄ ｃｏｍｍｕｎｉｔｉｅｓ，２０１４，１０（１）：９４—１１４． ［１４］ＲＥＮ Ｙ，ＨＡＲＰＥＲ Ｆ Ｍ，ＤＲＥＮＮＥＲ Ｓ，ＴＥＲＶＥＥＮ Ｌ，ＫＩＥＳＬＥＲ Ｓ，ＲＩＥＬＤ Ｊ，ＫＲＡＵＴ Ｒ Ｅ．Ｂｕｉｌｄｉｎｇ ｍｅｍｂｅｒ ａｔｔａｃｈｍｅｎｔ ｉｎ ｏｎｌｉｎｅ ｃｏｍｍｕｎｉｔｉｅｓ：ａｐｐｌｙｉｎｇ ｔｈｅｏｒｉｅｓ ｏｆ ｇｒｏｕｐ ｉｄｅｎｔｉｔｙ ａｎｄ ｉｎｔｅｒｐｅｒｓｏｎａｌ ｂｏｎｄｓ［Ｊ］．ＭＩＳ ｑｕａｒｔｅｒｌｙ，２０１２，３６（３）：８４１—８６４． ［１５］ＭＡＲＴＩＮＥＳ—ＴＯＲＲＥＳ Ｍ Ｒ．Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙ ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ ｆｏｒ ｔｈｅ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｉｎｎｏｖａｔｏｒｓ ｉｎ ｏｐｅｎ ｉｎｎｏｖａ— ｔｉｏｎ ｃｏｍｍｕｎｉｔｉｅｓ［Ｊ］．Ｅｘｐｅｒｔ ｓｙｓｔｅｍｓ ｗｉｔｈ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２０１３，４０（７）：２５０３—２５１０． （责任编辑（上接第７５页） 沈蓉） 联度高的重大战略项目，提高科技转换生产力的效 新资源，降低创新成本，还可以通过知识和技术 率，减少重复研究和资源浪费。其次，应当培育集 聚区内创新主体的学习能力和创新文化．举办形式 多样的交流会，促进隐性知识在企业间和公共研发 机构间传播和积累，在协同创新的网络的环境下， 有助于带动个体创新向大众创业、万众创新发展。 （４）充分发挥创新的空间溢出效应。在生产 性服务业集聚下，企业不但可以通过共享地方创 的空间溢出效应，提高各自的创新能力。因此一 方面应当逐步消除影响科技创新空问溢出的政策 体制障碍，减少地方保护主义，防止出现“市场 分割”导致资源流通不畅的现象：另一方面应当 改善通信、网络、数据库等信息化建设，降低交 易和信息交流成本，设法扩大创新的溢出区域边 界，促进创新在地区之间互通有无机制的形成。 参考文献： ［１］程中华，刘军．产业集聚、空间溢出与制造业创新——基于中国城市数据的空问计量分析［Ｊ］．山西财经大学学报，２０１５，３７ （４）：３４—４４． ［２］席强敏，陈曦，李国平．中国城市生产性服务业模式选择研究——以工业效率提升为导向［Ｊ］．中国工业经济，２０１５（２）： １８—３０． ［３］ＪＡＦＦＥ Ａ Ｂ．Ｒｅａｌ ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ａｃａｄｅｍｉｃ ｒｅｓｅａｒｃｈ．［ｊ］．Ａｍｅｒｉｃａｎ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｒｅｖｉｅｗ，１９８９，７９（５）：９５７—９７０． ［４］程中华，于斌斌．产业集聚与技术进步——基于中国城市数据的空问计量分析［Ｊ］．山西财经大学学报，２０１４，３６（１０）： ５８—６６． ［５］ＣＨＥＵＮＧ Ｋ Ｙ．Ｓｐｉｌｌｏｖｅｒ ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ＦＤＩ ｏｎ ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ ｉｎ Ｃｈｉｎａ：ｅｖｉｄｅｎｃｅ ｆｒｏｍ ｐｒｏｖｉｎｃｉａｌ ｄａｔａ［Ｊ］．Ｃｈｉｎａ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｒｅｖｉｅｗ，２００４ （１５）：２５—４４． ［６］吴丰华，刘瑞明．产业升级与自主创新能力构建——基于中国省际面板数据的实证研究［Ｊ］．中国工业经济，２０１３（５）： ５７—６９． ［７］ＡＮＳＥＬＩＮ Ｌ．Ｓｐａｔｉａｌ ｅｃｏｎｏｍｅｔｒｉｃｓ：ｍｅｔｈｏｄｓ ａｎｄ ｍｏｄｅｌｓ［Ｍ］．Ｋｌｕｗｅｒ Ａｃａｄｅｍｉｃ Ｐｕｂｌｉｓｈｅｒｓ，１９８８：３１０—３３０． ［８］孟斌，王劲峰，张文忠，等．基于空间分析方法的中国区域差异研究［Ｊ］．地理科学，２００５，２５（４）：３９３—４００． ［９］巫强，刘志彪．进ＶＩ国质量管制条件下的出口国企业创新与产业升级［Ｊ］．管理世界，２００７（２）：５３—６０． （责任编辑沈蓉）