付彩 姚山季

内容摘要：本文应用元分析的分析方法，基于33篇关于顾客参与和企业创新绩效间关系的文献，对两者之间的相关关系进行了定量分析，并探讨了行业因素和李克特量表等级对两者之间关系的调节作用。得到如下结论：顾客参与和企业创新绩效之间存在显著的正向相关关系;行业因素和李克特量表类型的调节作用显著，即顾客参与和企业创新绩效之间的关系随行业因素和所使用的李克特量表类型的变化而改变。

关键词：顾客参与   企业创新绩效   元分析

在产品更新换代日益加速，消费者需求日趋多样化、个性化的商业环境下，创新成为企业在市场上立于不败之地的必然选择。顾客作为企业重要的利益相关者和服务对象，其参与新产品开发及其他创新活动的价值，正受到越来越多地关注。Gustafsson等（2012）发现，顾客参与有利于提高产品的创新性和市场占有率。此外，有不少研究表明，顾客参与在提升企业财务绩效和产品创新绩效等方面发挥着不可忽视的作用。

虽然大部分国内外学者都认同顾客参与促进企业创新绩效，但通过文献回顾可以发现，先前的研究在顾客参与和创新绩效相关关系的方向、强度、研究的行业背景等方面存在显著差异。部分研究结果表明，顾客参与程度高的企业的创新绩效要显著好于顾客参与水平低的企业，少数研究显示顾客参与和企业创新绩效呈现负相关关系，还有个别研究认为顾客参与和企业创新绩效之间的相关关系不显著。大量研究表明，顾客参与和企业创新绩效之间的相关关系存在很大差异，然而这些单个研究的结论由于受到不同研究设计的影响而缺乏普适性。对此，本文采用元分析的方法，对顾客参与和企业创新绩效之间的相关关系进行深度探索。首先，综合先前单个实证研究的结果，对两者之间的关系作出更为准确的评估，进而提出研究假设并进行验证。其次，探究情境因素和测量因素的调节作用。通过元分析结果，学术界可以更加深入地掌握顾客参与和企业创新绩效之间关系问题的研究现状，为企业在创新理念日益深入人心的背景下，通过顾客参与手段提升企业创新绩效提供有价值的参考。

理论回顾和假设

（一）顾客参与

自二十世纪七十年代初，国内外大量学者开始关注顾客参与，并从不同的研究视角对其概念进行了丰富的界定。通过文献回顾，可以发现有不少学者基于行为视角来描述顾客参与。例如，Kelley（1990）等提出顾客参与通过向其所接受的产品或服务投入不同的资源来实现。国内学者中，范秀成和张彤宇（2004）将顾客参与看做是消费者在产品或服务的生产、消费过程中各方面的综合投入。此外，还有部分学者从结果的角度对其进行了定义，如Lloyd（2003）认为顾客参与是顾客在产品的开发或服务过程中做出的所有努力的总和，并将最终影响他们所接受的产品或服务。关于顾客参与的维度划分，不同的学者根据自身的研究背景，从不同的角度对其进行了不同的维度划分，并未形成统一标准。目前认可度比较高的是信息分享、责任行为和人际互动三个维度。虽然由于研究背景和研究设计的不同，不同的学者对于顾客参与有不同的维度划分，但是不难发现，许多不同的划分维度在内涵上有较高的相似度。

（二）顾客参与和创新绩效

国内外许多研究证实，顾客参与有利于企业创新绩效的提升。相关研究的学者们一般从顾客参与的信息分享、责任行为和人际互动三个维度来讨论顾客参与和企业创新绩效的关系。顾客积极的与企业分享自身的独特资源，广泛地参与企业的合作生产，并且保持与企业的交流互动，有利于促进新产品开发和服务创新活动的顺利开展，切实提升企业的研发创新能力。不少实证研究也表明顾客参与正向影响企业创新绩效，如范秀成和张彤宇（2004）通过对服务行业的调查研究显示，顾客参与对企业服务创新绩效有积极的直接和间接影响，张宁（2013）在相关研究中发现顾客参与的各个维度对企业创新绩效均有明显促进作用。但是在顾客参与企业产品研发的实践中，顾客参与也可能会导致顾客与企业员工、其他供应商等之间的各种冲突，存在信息泄露的风险，其结果具有较大的不确定性。因此，有研究表明，顾客参与对企业而言是一把“双刃剑”，既会促进企业创新绩效的提升，又不排除负向影响企业绩效的可能性（CHAN.K，2010）。也有部分学者在其研究中指出，顾客参与和企业创新绩效之间没有明显的相关关系，如张玉征（2011）认为顾客参与只对服务创新过程绩效存在促进作用，而对服务创新结果绩效则无显著影响。关于顾客参与和企业创新绩效的关系，虽然先前的研究结论存在较大差异，但基于先前大多数研究，本研究提出如下假设：

H1：顾客参与正向影响企业创新绩效。

（三）李克特量表等级的调节作用

李克特量表有多种形式，但在实证研究中最为常用的是李克特五分量表和七分量表。有研究认为，在对变量的测量中，李克特五分量表和七分量表的测量结果存在一定差异（申卫星，2003）。相比五分量表，李克特七分量表的细化程度更高，对于被测变量评估的效度更大。有相关实证研究采用了李克特七分量表对顾客参与和企业创新绩效进行了测量，结果表明两者之间呈现中等程度的相关。而唐承鲲、徐明（2016）在研究顾客参与对企业服务创新绩效的影响时，采用了李克特五分量表，结果表明两者之间的相关程度更高。基于上述，本研究提出以下假设：

H2：相比李克特七分量表，采用五分量表测量时，顾客参与和企业创新绩效之间的关系更加显著。

（四）行业因素的调节作用

制造企业和服务企业在其所提供产品的性质、组织运作方式、市场竞争环境等方面都有很大的不同，因此即使相同的顾客参与程度在制造企业和服务企业中也可能会产生不同程度的影响。相比于制造业的高創新成本和高技术要求，服务企业的产品具有更高的灵活性，创新成本较低，创新风险较小，服务产品的无形性和不可触性，可以有效避免竞争者的模仿，企业更容易及时抓住商机，服务质量的高低不仅取决于服务本身，更取决于顾客的心理感受，因此服务企业更为关注顾客的体验和反馈。顾客追求服务的个性化和舒适化，也更愿意在享受服务的同时，为服务质量的提升建言献策，从而促进企业服务创新绩效的提升。基于上述，本研究提出以下假设：

H3：相比于制造企业，服务企业中顾客参与和创新绩效的关系更加显著。

研究方法

文献检索与筛选。为了完善文献及数据来源，确保此次元分析结果的准确性和可靠性，本研究采取以下几个步骤进行文献收集：一是选择CNKI数据库、维普数据库等作为数据源，以“顾客参与” 、“创新绩效”、“绩效”为题名、关键词检索公开发表的中文文献;二是选择EBSCO、Elsevier sDOS等作为数据源，以“customer participation”、“customer involvement”、“customer creation”“innovation performance”、“performance”为题名、关键词检索公开发表的英文文献;三是选择国内及国际学术会议数据库、硕博士学位论文全文数据库作为数据源，以上述关键词对未公开发表出版的相关文献进行检索;四是在百度学术平台中进行搜索，对于未能直接获取全文的相关文献，通过高校图书馆文献传递、馆际互助或向作者索要原文的方式得到。结合此次研究的主题和元分析方法的要求，我们制定以下文献筛选的标准：必须采用定量的研究方法研究顾客参与和企业创新绩效之间的关系，严格排除非定量类文献;文献中必须明确报告了相关系数或是其他可转换的数据指标，如标准偏差、路径系数等;保证各研究之间的样本是独立的，对于采用同一样本或存在样本交叉的情况，选取其中样本量更大、更具体的研究。

文献编码。为了提高编码的准确率，我们首先制定了编码标准，并与该相关研究领域的学者进行讨论后作为编码依据，编码内容分为研究特征和效应值两大部分。为了确保编码质量，本研究由两位接受过元分析培训的研究生同时对所纳入文献进行编码，然后进行对照。结果发现，除个别值有异议外，其他编码结果基本保持一致。对于个别有异议的编码结果，本研究通过回溯原文并与相关领域的学者讨论的方式进行修正。

元分析过程。本研究采用Hunter和Schmidt（2016）的元分析方法，借助Comprehensive Mate Analysis 2.0软件进行数据分析。由于不同的原始研究中使用的量表有所不同，因此为了修正原始研究中相关系数的测量误差，我们首先对提取出的每个相关系数进行信度修正，并进行相应的Fishers转化。对转化后的系数取加权平均值后，利用相关公式重新计算相关系数r。另外，本研究计算了95%的置信区间P值、Q值和I2，用以检验平均相关系数对自变量与因变量之间相关关系估计的准确性，研究结果是否显著及研究结果的异质性水平。若研究结果的异质性水平较高，则选用随机效应模型;否则，选用固定效应模型。本研究利用基于效应值的漏斗图和失安全系数来评估出版偏差。漏斗图中，若散点较为均匀地分布在中线的两侧且集中于中上端，则基本不存在出版偏倚;若散点集中分布于中线的右侧，则存在较为严重的出版偏倚。对于计算得出的失安全系数，其值与所纳入的独立研究的数量差距越大，则出现抽屉柜文件问题的概率越低。

调节效应分析。根据异质性检验的结果，若自变量与因变量之间的相关关系在较高程度上是由于变量间的真实差异造成的，则意味着自变量与因变量之间存在调节变量的作用。本研究借助于SPSS软件采用元回归的方法来探究调节变量的作用。以样本量作为权重，因变量为顾客参与和企业创新绩效的相关系数，自变量为需要探究的调节变量。

研究结果与分析

（一）研究样本

经过文献检索和筛选，本研究最终纳入元分析的文献为33篇，其中中文文献20篇、英文文献13篇、学位论文10篇、期刊论文23篇。通过文献编码，共得到独立研究样本33个，总样本数为6992。本研究由两位接受过元分析培训的研究生同时进行编码，并通过计算得出编码的一致性百分比为94%，一致率较高。

（二）出版偏倚检验

本研究借助于CMA2.0软件生成的漏斗图和失安全系数进行出版偏倚的检验。由图1可以看出，本研究中散点较为集中地分布在上端，且较为均匀地分布于中线两侧。此外，经过计算得出顾客参与和企业创新绩效关系元分析的失安全系数为8036，远大于实际样本量。因此，本研究存在出版偏倚的可能性极小。

异质性及主效应检验。表1报告了顾客参与和企业创新绩效之间关系的研究数量，修正加权后的效应值、95%置信区间、P值及异质性检验结果等。异质性检验中，Q=235.900（P<0.001），大于N-1（N为效应值数量），故本研究选用随机效应模型进行总效应的检验与分析。I2=86.435%，表明本研究中86.435%的观察变异来自于效应值间的真实差异，只有13.565%的变异来自于随机误差，各研究样本之间存在较高异质性，说明顾客参与和企业创新绩效之间存在显著的调节变量，需要进行调节变量的探究和分析。本研究对样本进行加权平均后得到了顾客参与和企业创新绩效之间的相关系数。对于没有直接报告顾客参与和创新绩效的总相关系数，但包含其不同测量维度相关系数的原始研究，取各效应值的平均值作为本研究的效应值，并统一进行信度修正后，得到本研究中顾客参与和企业创新绩效之间的效应值为0.370（P<0.001），说明顾客参与和企业创新绩效之间呈现中等程度的正向相关关系。95%置信区间下限为0.312，上限为0.425，表明该效应值能够在一定程度上准确真实地反映顾客参与和企业创新绩效之间的相关关系。因此，H1得到了支持。

调节作用检验。表2是对本研究中调节变量进行元回归分析的结果。本研究根据各项研究中对于变量测量所使用的不同等级的李克特量表，将其编码为李克特五分量表（N=14）和李克特七分量表（N=10），其中剔除了9个使用其他方式进行变量测量的研究。元回归结果显示，两者之间具有显著的差异性（β=0.141，P=0.013），相比李克特七分量表（r=0.320），使用李克特五分量表（r=0.485）進行变量测量时，顾客参与和企业创新绩效的相关程度更高，H2得到了支持。本研究将行业因素编码为制造业（N=9）和服务业（N=14），剔除了10个混合样本的研究。元回归结果显示，两者之间具有较为显著的差异（β=-0.136，P=0.039），相比制造业（r=0.291），服务业中（r=0.417）顾客参与和创新绩效的相关程度更高，H3得到了支持。

结论与展望

虽然先前大多数研究都证实顾客参与对企业创新绩效有正向影响作用，但是由于研究条件和研究设计的不同而导致不同学者的研究成果之间存在较大差异。为了进一步明确顾客参与和企业创新绩效之间的关系，本研究采用元分析的研究方法，将有关顾客参与和企业创新绩效间关系的中英文文献纳入其中，并深入探究了行业因素和变量测量的李克特量表类型两个调节变量对顾客参与和企业创新绩效之間关系的影响。得到的结论如下：第一，顾客参与和企业创新绩效呈正向相关关系，即顾客参与能够有力地促进企业创新绩效的提升。在竞争激烈且千变万化的市场环境中，只有居安思危的企业才能不断顺应市场潮流，处于市场领先位置，而顾客不仅仅是企业的服务对象，更是一种重要的外部资源，因此新形势下企业应善于发现和利用顾客这一重要的外部资源并采取有效措施。首先，企业的领导层和管理层应不断学习先进的管理理念和服务思想，从根本上认识到顾客参与对于企业创新活动的重要意义。其次，要注重与顾客的交流、沟通，努力完善各种信息交流渠道，为顾客的信息反馈行为提供便利，从而激发顾客积极的参与心理。最后，企业应注意防范和解决顾客在参与的过程中可能会出现的问题，如与企业内在员工的冲突等。第二，行业因素和变量测量的李克特量表类型对顾客参与和企业创新绩效的关系有显著的调节作用。服务企业中，顾客参与和企业创新绩效的相关关系更加显著。对于制造企业而言，创新意味着开发新的产品和技术，对于技术和专业知识的要求更高，不具备专业知识或没有经过系统培训的顾客很难真正参与其中。而服务业则有所不同，这就要求不同的行业应对顾客参与有不同的侧重。李克特量表等级在顾客参与和企业创新绩效的关系中起到调节作用。使用不同的测量工具会对顾客参与和企业创新绩效的相关关系造成影响。因此，相关研究的学者在进行研究设计时，应注意考虑量表选择的科学性和准确性。

原始研究的收集与整理方面，本研究主要针对的是中英文的数据库，而缺少了对其他语言数据库的检索和筛选，同时由于获取途径的限制，本研究所包含的未发表的文献极其有限，这在一定程度上不利于对顾客参与和企业创新绩效之间真实相关关系的探究，存在一定的偏差，因此未来的研究可考虑进一步扩大数据来源，纳入更多的原始研究，从而使元分析的结果更加接近真实值。调节变量的探究与检验方面，由于受到元分析方法本身的限制等本文应用元分析的分析方法，基于33篇关于顾客参与和企业创新绩效间关系的文献，对两者之间的相关关系进行了定量分析，并探讨了行业因素和李克特量表等级对两者之间关系的调节作用，本研究在此次元分析中探究了李克特量表等级和行业因素的调节作用，未来的研究中可尝试探究其它因素的调节作用，对变异做出更多的解释。

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