汪 涛 郭旻瑞 牟宇鹏

(1.武汉大学经济与管理学院；2.武汉大学组织营销研究中心；3.中国矿业大学经济管理学院)

1 研究背景

在数字化背景下，开放共享的商业模式给企业带来前所未有的机遇与挑战。为了获取外部知识塑造自身的竞争优势，开放式创新平台不断涌现[1]。例如，GitHub作为一个由近3 000万用户和2 400万公共存储库组成的开源平台，公开代码大大提升了软件开发的效率；海尔公司凭借HOPE开放式创新平台集成全球的创客团队，持续产出颠覆性的创新成果等。然而，不断开放的组织边界也滋生出目标分歧、利益冲突、机会主义等合作隐患[2]。GitHub中企业内部员工在公开代码寻求创新的同时，某些身份验证机密信息经常无意地作为公有库的一部分被公开，遭到用户的非法泄露；海尔HOPE、Apple iOS、Facebook等平台与外部技术人员沟通过程中，也存在披露敏感信息的隐性知识溢出忧虑。这对于开放式创新平台的结构设计和治理机制提出了挑战。

平台型企业的治理结构一直是知识前沿领域关注的焦点。一系列新兴的研究揭示了平台治理机制的设计会影响用户之间的知识交互及隐私安全[3, 4]。为了获取大众异质化的智力资本以实现多样化的创新需求，平台企业放松了准入控制，利用用户之间的网络效应进行知识获取与整合。然而，当外部参与者的规模逐渐扩大时，价值创造和价值挪用之间的紧张关系也不可忽视[5]。更多用户的加入不可避免会产生交易成本(如发生拥堵、虚假信息、信息识别困难等)，成为降低平台企业创新绩效的阻碍。但鲜有研究考虑平台放松访问可能带来的负面网络效应。鉴于此，本研究探讨的核心问题是：由于平台逐渐放松了访问控制，大规模参与者很可能加剧整个平台上利益冲突、机会主义，增加企业与外部用户互动过程中的交易成本，是否会出现诸如平台内部知识溢出这样的负面结果？

在知识经济时代，以往知识溢出的研究集中在企业间协作研发创新的背景下，主要探讨R&D企业间知识溢出对合作伙伴关系[6]、企业创新绩效[7]等方面的负面影响，以及从企业的知识结构属性[8]、员工个体知识专有性[7]等层面研究企业间知识溢出的诱发因素。但随着开放式创新平台模式的兴起，知识溢出的类型、途径、影响因素也会发生改变[9]。首先，已有研究忽视了平台网络中因用户间多主体交互行为产生的平台微观治理结构、用户角色认知等变化对知识溢出的影响。在这种平台生态系统模式下，公司员工会经常在线加入与外部参与者的讨论，平台结构越来越去中心化，大量外部用户的身份确定性的感知逐渐模糊，这会增加隐性知识溢出的风险。其次，既有研究中知识溢出的解决措施多以经济激励和制度约束为主[10]。但在开放式创新平台中，外部合作伙伴出于兴趣和情感等原因自愿参加价值共创，不仅仅是为了换取经济激励；多个外部参与者之间存在高度不确定的关系，难以签订合同或考虑正式的知识产权保护措施。也就是说，传统的契约治理的方式不太适用于平台环境中的激励和控制。

综上，企业为了满足自身的创新需求，往往放松平台的访问以吸引众多外部用户参与，但这一过程中产生的知识溢出可能比企业间协作创新背景下更具破坏性，实施正式的知识产权保护措施也受到更多的限制。由此可见，从开放式创新平台负面网络效应这一视角来探究知识溢出的影响因素和治理策略十分必要。由于关系治理是正式契约的补充，可以作为防止机会主义行为和确保长期合作的治理机制[11]。本研究拟由平台的访问程度出发，从平台结构视角和关系感知视角探究隐性知识溢出的影响因素，并从互惠和声誉这两个关系治理层面提出可能的治理措施。

2 理论分析与研究假设

2.1 开放式创新平台中的交易成本

开放式创新平台主要指企业自己搭建的，吸引外部用户为企业内部创新发展知识储备的虚拟场所[12]。虽然以往研究基于知识的视角调查了开放式创新平台的作用和贡献，探讨了平台企业通过内外部知识的交互进行价值获取[12]，但很少考虑到企业与大规模用户通过松散耦合的平台共同寻求创新时可能存在的问题。

借鉴交易成本理论，所有的交易均包含冲突与成本，其中交易成本分为事前成本和事后成本[13]。事前成本包括信息收集、接触和签约成本。对于开放式创新平台企业来说，当平台方便且可访问时，用户可以轻松打破时间和空间的限制，企业可以较为容易地吸引用户参与以降低创新知识的搜索和接触成本。然而，当平台为了获取网络的外部性而过于开放时，不确定程度大大增加，考虑到行为者的有限理性和机会主义性质，大规模参与者更容易出现欺骗和自私行为的机会主义倾向，导致低质量的交互、堵塞或不当行为。平台中事后的运营成本(识别有意义的知识贡献)和监管成本(避免机会主义行为)也会随之提高。鉴于此，本研究侧重于讨论平台企业放松其访问控制的不利后果、产生原因及治理措施。

此外，交易成本理论认为交易活动必须进行治理和设计，以减少机会主义、避免冲突的发生和提高企业之间的合作绩效。ZHONG等[11]研究发现，关系治理有助于企业间的创新、知识获取和转移，可帮助企业提高知识吸收能力，从而影响创新绩效。薛卫等[14]也从交易成本理论的视角指出，通过对信息交换频度、双方参与程度和关系维持水平等方面的关系治理，可以协调合作方彼此共同认可的价值观和行为标准，有助于降低交易成本。由此，本研究拟运用交易成本理论，基于网络的视角，探讨开放式创新平台发生隐性知识溢出的影响因素及关系治理措施。

2.2 平台访问程度与隐性知识溢出

开放式创新平台利用先进的信息技术，允许多主体在复杂的虚拟环境中进行知识创造和共同创新。诸如用户是否可以轻易地加入平台这样的访问控制，会影响企业内部员工与外部用户彼此之间的交互，从而影响平台内的知识分享与管理。平台访问程度被界定为由平台设置的外部用户能够参与平台活动的程度[15]，例如，由平台企业定义的哪些用户可以访问以及如何访问，平台对外部用户参与创新的开放程度，以及平台中各方之间的交互结构等。

在开放式创新平台中，不受控制的大量用户与企业员工共同参与创新，平台中隐性知识传播的可能性将大大增加。首先，一些数字化的交流技术(如语音聊天、视频、直播、增强现实等)，将一些企业隐性知识成分数字化。作为企业搭建的吸收外部创新资源的专有平台，相较于其他中介平台，企业员工更可能会与外部参与者分享价值观、兴趣领域，及自身的知识见解，平台中也会存在大量的相关专业知识，或者问题的制定和规范等相关的技能。平台访问程度增加，一些根植于企业内部员工行动、过程中的主观认知和技术要素(如经验、观点和诀窍)也可以通过与外部用户的互动被碰撞交流[16]。比如，平台内的企业员工为了保持外部合作伙伴的参与并接收高质量的反馈而义务披露公司技术，或者在频繁互动中一些涉及到竞争优势的企业内部敏感信息被无意泄漏。

其次，交易成本中有两个关键假设与经济主体的性质及其行为有关：有限理性(信息量不断加大而信息加工的能力又有限)和机会主义(为了实现自身利益最大化策略性地利用信息)。当平台开放性访问程度增加时，大规模外部参与者的质量难以把控，不同的用户有着异质性目标和利益的可能性就越大[1]。与此同时，平台中大规模多主体深层次的交互产生的大量隐性知识，为采取有限理性和机会主义的行为提供了模糊空间，平台成员更容易利用这些资源完成“自我服务”，出现企业有竞争优势的隐性知识溢出的负面效应。由此，提出以下假设：

假设1平台访问程度会正向影响平台内部的隐性知识溢出。

2.3 平台访问对隐性知识溢出的影响机制

由于开放式创新平台的准入控制逐渐放松，平台成为一个松散耦合的网络化合作关系。社会网络理论强调了两个方面:①探究多个行为主体点与点之间社会联系构成的网络结构，以及这种结构的形成过程与演进模式；②行动者所在关系的社会联结，通过关系的密度、强度、规模等来解释行为主体特定行为的产生机制[17]。即前者强调网络结构，后者强调关系内容，虽侧重点不同，但二者最终的落脚点都在于社会网络对知识和信息的流动具有重要的作用。由此，本研究选取去中心化的网络结构和角色模糊的关系感知作为中介变量。

首先，去中心化指的是平台成员之间信息交流方式为多对多传播，成员间的联结与匹配也呈松散耦合的平台结构[18]。一方面，企业平台会采取开放的访问政策，让产品和服务的开发者直接与用户沟通，以获取用户异质化的需求，使公司提高创新能力的同时，结构越来越扁平化；另一方面，平台也会通过开放的访问政策增强平台用户间的交流，使得人人都可以通过知识碰撞的社交平台来提高知识复杂性和协作效率，用户之间的多对多的交流更加去中心化。

松散耦合的去中心化结构更容易诱发用户之间的机会主义行为，产生系统性冲突[19]。平台去中心化的结构特征导致知识散落在成百上千个互相割裂的主体数据库中，其中伴随大量的隐性知识共享与转移。此外，去中心化结构导致平台内监管和协调困难，参与主体更容易受眼前利益诱惑，在知识的频繁碰撞中出现盗用他人的想法这样的机会主义行为，造成隐性知识溢出范围更广。由此，提出以下假设：

假设2平台访问程度通过影响去中心化的结构，进而正向影响平台内的隐性知识溢出。

其次，角色模糊指的是由于大量角色集的交互，用户之间的主观偏好或客观属性差异很大或相关信息没有得到充分描述时，一种模棱两可的感知[20]。一方面，平台授予用户更多控制权，平台企业、商家、消费者可能同时扮演供方、买方和监管方等多样化的角色；另一方面，平台也会放松访问，以充分利用社会身份背景各异的参与者带来的知识异质性，使得角色复杂性和模糊性成为平台中价值共创的内在特征。

由于大规模参与者在自身经历、身份、兴趣爱好上各有不同，参与身份和动机都无从知晓，用户之间的交互为弱联结关系，目标很难达成一致，更容易出现错位与失调[7]。角色模糊增加了期望的不兼容性以及合作的不确定性，创新知识的吸收意愿和能力高的用户，更容易利用企业内部隐性知识为自己牟取利益。也就是说，角色模糊使得平台内知识提供者的隐性知识更容易溢出。由此，提出以下假设：

假设3平台访问程度通过影响角色模糊的关系感知，进而正向影响平台内的隐性知识溢出。

2.4 关系治理的调节作用

交易成本的概念为平台治理提供了一个重要的视角，面对开放式创新平台中大规模参与者的高度不确定的交互，结构松散耦合的平台难以用知识产权或合同约束降低交易成本，因此更加强调关系治理的重要作用。关系治理定义为一种基于社会人际关系中的互惠和情感实践的非正式治理机制[21]。由此，本研究提出两个调节作用以促进关系治理的效果：一个是通过平台公平的程序来促使参与者之间达成更多互惠，建立信任；另一个体现在通过社会责任活动来提升声誉，从而形成一致的规范与期望。

2.4.1程序公平

公平的机制是关系治理的有效手段之一，对于社交网络的维护至关重要[22]。开放式创新平台的程序公平可以体现在其监视系统和资源分配规则的是否公正，是否具有适当的客户服务和投诉管理程序，搜索算法是否公平及保护隐私等。也就是说，平台程序制定的公平性可以增强个人在决策过程中的感知公平，通过保证持续互惠并增强成员之间的信任，减少参与过程中道德上的机会主义风险，降低系统性冲突。

首先，在高程序公平情境下，可以简化去中心化结构带来的无序交互过程，从而增强平台内协调和沟通的基础，避免隐性知识溢出。这样的程序在合作伙伴之间可建立起有效的协商例程，并有助于阐明协同创新任务，促进价值共创[23]。合作伙伴可能会更有信心运用其能力和资源来开发新解决方案，投入更多的精力并帮助彼此专注于创新成果，而不是解决冲突。

其次，高程序公平可以提高合作伙伴合作行为的透明度来避免用户身份带来的模糊性。由于大规模参与者互动，以及分享隐性知识的本质，混乱和误解在协作创新中很常见。公平的程序、互惠的规范创造了适当的激励机制，鼓励合作伙伴保持透明，不要随意乘搭其他合作伙伴的知识。一旦合作伙伴遵守合理公平的程序或规范，他们在提供新知识方面将变得更加可靠，因此鼓励合作伙伴更乐于参与知识转移，从而带来更高的协作创新绩效。由此，提出以下假设：

假设4开放式创新平台中程序公平会削弱去中心化对隐性知识溢出的正向影响。

假设5开放式创新平台中程序公平会削弱角色模糊对隐性知识溢出的正向影响。

2.4.2社会责任行为

数字化平台企业具有高度的动态能力与更大范围的平台网络效应，能够凭借其特殊的数字化技术创新资源与社会影响力优势，发挥着愈发重要的社会责任治理价值[24]。平台企业的社会责任行为可以作为一种长期的目标投资来建立平台声誉，通过弘扬企业的核心文化，增加用户对于平台价值观的正面认知，从而有效地控制模糊环境中的不利行为[25]。

在开放式创新平台中，除了盈利性的创新目标，更多的社会责任活动可以提升多主体用户对于平台企业的组织认同感及满意度，避免去中心化带来的企业机密信息的隐性知识溢出。当用户了解公司的社会责任的做法时，他们会与公司建立更牢固的关系，并更愿意投入个人资源促进价值共同创造，降低短期的机会主义行为。

此外，更多的社会责任活动可以增强大规模参与者之间的目标一致性，更容易增加信任，减少由于角色模糊导致的负面效应。在开放式创新平台中，平台企业通过考虑伦理价值观、法律，尊重员工、社会和自然环境这样的社会责任行为，可以展示企业的文化和价值主张，不仅有助于合作伙伴之间可持续增长的关系，也有助于吸引相同价值主张的参与者。一旦有人采取知识溢出的机会主义行为，违背的是平台用户的共同利益，会增加其负罪感，降低其参与平台的无形收益。所以从长远来看，企业社会责任行为是提高企业声誉、增加用户忠诚与信任的一项关键策略。即使面对去中心化和角色的不确定性的开放性网络系统，也更容易集中知识力量提供创新的解决方案，减少平台内的隐性知识溢出。由此，提出以下假设：

假设6开放式创新平台中社会责任行为会削弱去中心化对隐性知识溢出的正向影响。

假设7开放式创新平台中社会责任行为会削弱角色模糊对隐性知识溢出的正向影响。

3 研究设计

本研究将情境设定为开放式创新平台，选取小米社区和华为的花粉俱乐部这两个国内的知名度高、注重粉丝参与互动的平台，进行问卷语句的设计。其中，对于自变量的测量借鉴BENLIAN等[26]平台可访问性的量表，来衡量平台为第三方提供资源的程度。针对去中心化变量，借鉴DHANARAJ等[27]的研究，将结构嵌入程度作为去中心化变量测量的重要指标。借鉴RIZZO等[20]对角色模糊研究的成果，并结合此次研究情境对量表测量内容进行设计。针对程序公平这一变量，借鉴COLQUITT[28]、NIEHOFF等[29]的量表。为了测量社会责任行为这一变量，采用TURKER[30]开发的企业社会责任量表，该量表由4个部分组成：社会利益相关者、员工、消费者及政府的企业社会责任。隐性知识溢出量表借鉴VAN DYNE等[31]、颜克益[32]的研究，并与研究情境进行了匹配。

正式问卷形成之前，收集了153份预调研问卷。按照时间筛选条件排除9份无效问卷，获得有效样本问卷数据144份，并通过SPSS 26.0对有效样本进行了初步的信效度分析。根据数据分析结果修改并完善研究问卷的不足之处，形成了本研究的正式问卷。通过专业化问卷数据调查软件Credamo编写正式问卷，于2020年12月～2021年1月在小米社区和花粉俱乐部这两个平台上，针对活跃用户以及企业员工账号私信发放问卷填写链接。除此以外，为了扩大问卷填写范围及确保问卷能够符合研究的基础要求，通过Credamo平台在全国范围内向目标人群(开放式创新平台中的企业员工及用户)精准投放正式问卷，正式问卷共回收484份。为了保证样本数据收集的有效性，将所有选项全部相同的、答题时间过短的问卷进行剔除，剩余有效问卷451份，问卷有效回收率为93.2%。

4 数据与检验

4.1 描述性统计分析

运用SPSS 26.0，可得主要研究变量的描述性统计和变量之间的相关系数(见表1)。由表1可知，各变量间关系与研究假设方向基本一致，为后续检验奠定了基础。此外，有效样本个体特征的描述性统计情况如下：性别方面，男性270份(占比59.9%)，女性181份(占比40.1%)；年龄方面，主要集中在青年群体中，26～29岁的青年人数占比42.8%；从参与平台年限的分布数据来看，调查对象有超过1年的平台使用经历的人数占比达到75.8%；由每周在平台上的花费时间的调查数据来看，绝大多数被调查对象每周都会花费1～5小时在开放式创新平台上，人数为323人，占比71.6%，进一步体现了本次样本主体大体上对开放式创新平台有一定的认知和了解。

表1 描述性统计分析及相关系数(N=451)

4.2 信度检验和效度检验

采用SPSS 26.0和Amos 25.0对问卷数据进行有效性检验。通过计算组合信度和Cronbach’sα的得分来评估每个量表的内部一致性，分析结果见表2。由表2可知，各潜变量的Cronbach’sα系数值均大于0.7；组合信度在0.785～0.876之间，说明各量表都有较好的内部一致性，问卷整体的信度情况良好。

在内容效度方面，所有的问项都来自于成熟文献。在结构效度方面，通过构念的因子载荷和平均方差提取量来检验收敛效度。各变量的测量指标标准化因素负荷量在0.692～0.809之间，多数都在 0.700 以上，AVE值在0.526～0.549之间，大于0.5，表明量表的收敛效度基本满足要求。在区别效度方面，各变量AVE的根号值均大于所有该变量与其他变量的相关系数，可以认为本研究的正式测量量表的区别效度较好。

表2 验证性因子分析结果(N=451)

续表2

4.3 共同方法偏差分析

本研究在最初的问卷设计时采取了高质量的量表，在数据收集过程中匿名测量且尽量采取性别、职业、年龄段等属性多样的样本，希望从程序上控制共同方法偏差。本研究将6个变量的所有条目进行未旋转的探索性因素分析，运用主成分法抽取特征大于1的因子。采用Harman单因子检验方法结果表明，未经旋转的最大因子方差解释率为32.06%(小于40%)，表明本研究不存在严重的共同方法偏差，满足进一步分析的要求。

4.4 假设检验

4.4.1主效应检验

采用结构方程模型软件Amos 25.0对理论模型进行检验。首先，检验平台访问程度对隐性知识溢出的总效应。模型拟合指标CMIN/DF=2.471，GFI=0.964，AGFI=0.965，NFI=0.954，CFI=0.972，IFI=0.972，以上指标均大于0.9判断标准；RMSEA=0.057，小于0.08判断标准。整体而言，所有的指标都达到了非常好的水准，说明所收集的数据非常好地拟合了所提出的模型。其中，平台访问程度显著正向影响平台内的隐性知识溢出(β=0.387,p<0.001)，结论验证了假设1。

4.4.2中介效应检验

加入中介变量去中心化与角色模糊后的结构方程整体模型拟合情况依旧较好，拟合路径统计结果见表3。由表3可知，平台访问程度对去中心化与角色模糊有显著的正向影响(β=0.685，p<0.001；β=0.448，p<0.001);标准化路径系数分别为0.559和0.264。路径的标准化系数验证了路径的重要性，说明在开放式创新平台中，平台访问程度增加，平台结构去中心化的影响大于平台上用户感知模糊性的影响。去中心化与角色模糊对隐性知识溢出之间存在着正向显著的因果关系(β=0.277，p<0.001；β=0.066，p<0.05)。另外，在中介效应模型中，自变量对因变量的直接效应也显著，p值为0.013，小于0.5，标准化系数为0.167，说明去中心化与角色模糊在自变量与因变量之间起到部分中介的作用。

此外，采用Hayes编制的SPSS Process宏中的Model 4，将中介效应进行稳健性检验。结果表明，总效应显著β为0.308，Bootstrap 95%置信区间的上、下限不包含0，假设1成立。当放入中介变量后，去中心化与角色模糊两条中介路径的效应值分别为0.134、0.018，间接效应显著，效应占比分别为88.16%与11.84%，总间接效应占比49.35%；与此同时，直接效应值为0.156，95%的置信区间不包含0。综上，假设2与假设3得到验证。

表3 路径系数(N=451)

4.4.3调节效应检验

首先，验证中介变量和调节变量的交乘项在整体模型同时存在时的显著情况，具体验证结果见表4。由于并不需要同时考虑平台程序公平与社会责任行为的关系治理效果，故采用SPSS 26.0中Process Model 14对两个调节变量单独检验。在模型 1和模型 2中将两个调节变量分别依次输入，此外因变量输入为隐性知识溢出，自变量输入为平台访问程度，中介变量输入为去中心化。结果表明，当输出结果为去中心化时，平台访问程度显著正向影响平台结构的去中心化程度(β=0.461，p<0.001)。当输出结果为隐性知识溢出时，模型 1加入程序公平这一调节变量之后，去中心化与程序公平的交乘项对去中心化与隐性知识溢出之间的调节作用显著(β=-0.140，p<0.01)，说明程序公平能够削弱去中心化对隐性知识溢出的正向作用，假设4得到验证。模型 2去中心化与社会责任行为的交乘项对隐性知识溢出之间有显著的负向影响(β=-0.276，p<0.001)，说明交互作用存在，假设6得到验证。

同理，在Process Model 14中，模型3和模型4将两个调节变量分别依次输入，中介变量换为角色模糊。当输出结果为隐性知识溢出时，角色模糊×程序公平与角色模糊×社会责任行为对隐性知识溢出的作用负向显著，β值分别为-0.108和-0.131，说明程序公平与社会责任行为能够削弱角色模糊对隐性知识溢出的正向作用，假设5和假设7得到验证。

表4 变量回归分析(N=451)

然后，分析调节变量在均值正负一个标准差的不同强度下中介效应的不同效果，结果见表5。由表5可知，当中介变量为去中心化时，开放式创新平台中程序公平水平较低(M-1SD)时，去中心化对隐性知识溢出具有显著的正向影响，Bootstrap检验在95%置信区间的上限和下限之间不包含0(β=0.130，[0.064，0.203]);当程序公平处于中等水平(M)时，去中心化对隐性知识溢出仍具有显著的正向影响(β=0.089，[0.033，0.156])，但此时，去中心化对隐性知识溢出的影响系数从0.130降为0.089，初步验证了程序公平对于去中心化到隐性知识溢出的正向影响的削弱作用。对于程序公平水平较高(M+1SD)时，去中心化对隐性知识溢出的正向影响进一步减小并且不显著(β=0.048，[-0.027，0.134])，表明随着平台内程序公平水平的提高，去中心化对隐性知识溢出的促进作用呈逐渐降低趋势。其他同理，再次验证了假设4～假设7。

表5 简单斜率分析表(N=451)

5 结语

以上结果表明：平台开放性访问的控制不足会增加平台的交易成本，导致企业面临内部的隐性知识溢出的价值损失。主要原因有：①平台扩大访问程度，可以实现供应商与需求方的直接互动，以及大规模需求方参与者的知识碰撞，使得平台的结构呈现去中心化，从而使得参与者很容易在知识的频繁碰撞中盗用他人的想法。②平台放松访问过程中赋予用户更多的控制权，参与者也会感知到不同身份和动机的多样性，角色模糊增加了参与者之间期望的不兼容性以及合作的不确定性，更容易发生隐性知识溢出的风险。此外，当平台中程序公平性越强、社会责任行为越多，增强了个人在决策过程中的感知公平，以及大规模参与者之间的目标一致性，从而可以通过关系治理的手段，减少由于去中心化结构和关系模糊感知导致的隐性知识溢出。

本研究在理论方面有如下贡献：①探究了大规模多主体互动带来的负面网络效应对平台企业的不利影响，扩展了现有数字平台的相关文献；②将二元关系情境下交易成本的讨论拓展到数字平台多主体交互中，从社会网络视角揭示了多主体参与所带来的影响；③实证检验了开放式创新平台中关系治理的重要作用。在实践方面有如下启示：①平台企业在选择开放的同时，也需谨慎设计和执行平台访问政策，通过定义平台准入的验证标准为用户授权，或者在员工与用户互动匹配精准算法等，以提升价值共创绩效；②平台企业可以设立清晰的日常运营流程，加强内容管理工具，设置有效沟通程序、同行评级、反馈机制，以及塑造各方认可的互动规范，减少机会主义行为的实施空间；③平台企业可以通过弘扬企业的核心文化，增加用户对于平台价值观的认知，提高平台用户间的价值契合来增强平台的凝聚力，避免多主体用户参与导致的负面效应。

本研究尚有一定局限性，具体为：①本研究从网络的结构视角和关系视角探究了开放式创新平台隐性知识溢出风险形成的机理，但平台企业的开放式创新、服务创新背景下的风险识别，以及风险成因有待进一步探索；②本研究从促进互惠的达成以及提升平台声誉两个方面探究平台关系治理的措施，但互联网技术在平台型企业中的发展导致其风险来源复杂，治理难度较大，未来的研究可以进一步探讨。