伍耀规，任 红

（1．广西教育学院，广西 南宁 530023；2．广西科技情报研究所，广西 南宁 530023）

0 引言

高新技术企业是通过进行持续科技创新掌握核心自主知识产权的知识密集型企业，是创新驱动发展的先锋。民族边境地区创新人才及研发资金匮乏，导致高新技术企业数量少，规模小，创新能力不足，经济效益不高，溢出效应不明显。开放社区中的领先用户不但具有超强的创新能力，而且不受地域限制，创新成本与创新风险相对较低，因此引导领先用户参与创新是提高民族边境地区高新技术企业创新力的有效途径。其实，领先用户作为重要的创新源早已受到国内外理论界和实业界的普遍关注。学术界大量研究表明，领先用户不仅能为企业的技术创新提供有价值的创意和设计信息源[1]，还能与企业协同进行产品或技术创新[2]，极大地提升企业的创新效率，降低创新风险。因此，在企业的创新过程中，领先用户已经由被动的产品接受者变成主动的产品创造者[3]。为给用户提供更好的创新平台，国内外许多公司都搭建了开放式创新社区，把用户创新变成公司常态化的创新范式。

自从Hippel[2]提出用户在企业创新活动中具有不可替代的作用后，围绕着用户创新已经取得了丰硕的研究成果。Lettl等研究发现，用户以参与者的身份参与医疗设备领域的新产品研发，在根本性创新的前期阶段发挥了重要的作用[4]。国内学者陈钰芬等指出，领先用户可以帮助企业获取市场信息和技术信息资源，弥补企业内部在创新资源方面的短板，进而提高新产品开发速度和创新绩效[5]。刘静岩等以“小米”MINI社区为研究对象，通过实证分析发现用户创新参与行为的深度对企业创新绩效有明显的促进作用[6]。李金生等通过对企业技术创新管理实践案例进行分析发现，用户参与在信息资源维度方面可以帮助企业有效降低研发风险、增强市场吸引力、获取超额收益、提升技术创新绩效，而在合作伙伴维度方面则通过耦合效应提升新知识创造效率和企业新产品性能[7]。此外，学者对各行各业开展实证研究，夏天添等[8]对新能源汽车、卢俊义[9]和王爱峰等[10]对服务业、曹颖等[11]对软件产品、李霞等[12]对一般制造企业、崔超[13]对智能手机产品进行实证分析，证明用户参与对企业技术创新绩效具有明显正相关关系。

以上分析表明，学术界对领先用户创新的研究热情高涨，并且大都基于产业或企业的视角进行探讨，基于地域视角尤其是专门针对处于创新弱势地位的民族边境地区的研究却鲜见报道。虽然领先用户大多活跃在网络开放社区中，较少受地域限制，地域性特征不明显，但是他们的创新活动是针对某一特定产品或技术的且一般要与特定的企业协作完成，而企业是有显著的地域性特征的。因此，领先用户创新过程显然会受到地域性和发展层次性影响。创新的社会属性决定了领先用户参与创新的广度、深度、强度。同时，创新绩效都会受到地域性经济发展水平、科技基础、创新环境条件、文化教育和人员素质等方面影响。本研究基于广西高新技术企业的视角，结合欠发达地区的实际情况和创新条件研究领先用户创新绩效影响因素，为相关企业和政府的创新发展决策提供理论参考和实证支持。

1 理论分析与研究假设

1.1 领先用户创新绩效的界定及其测量

创新绩效是评价创新主体的创新能力、创新活动过程效率和创新成果有效性的重要指标[13]，因此可将领先用户创新绩效定义为“对领先用户创新活动效果或效率的评价”[14]。

国内外学者们从不同视角构建创新绩效的测量指标。Franke和Von Hippel在对用户创新绩效评价时构建了商业吸引力指数，并把原创性、新颖性、短期市场潜力、长期市场潜力4个变量作为评价指标[15]。Cooper则把新产品上市过程带来的机会窗口、财务绩效和市场占有率3项指标纳入创新绩效评价体系[16]。陈劲等结合技术创新的特点和中国企业创新实际，设计了经济效益、直接技术效益和技术积累效益三维创新绩效测量指标[17]。解学梅等从销售收入率、新工艺设计率和新产品开发率3个维度测量创新绩效[18]。李金生等把创新绩效分解为产品创新绩效、市场绩效和财务绩效3项，其中产品创新绩效从缩短产品开发周期、提升产品推向市场速度、增加专利申请数量、新增产品类型等方面考量，市场绩效包括新产品销售额增加、利润增长和市场份额增加等竞争优势指标，财务绩效主要以总资产收益率衡量[7]。综合前人研究成果，以及研究区域企业实际情况和经营特点，本文选取经济效益指标、技术效益指标和用户满意度指标这3项作为领先用户创新绩效测量指标。

1.2 领先用户创新绩效的影响因素

领先用户创新过程其实就是从领先用户产生创新创意到将创新创意转化为可以批量生产的产品的过程[13]，其实质是一种典型的知识转化行为，是基于现有资源的基础上，通过不断吸收外部知识，进而转化为现实价值的一种知识管理行为[19]。因此，影响创新绩效提升的情境机制就是领先用户所贡献的知识数量与质量[20]，在创新过程中，这种知识的数量和质量将会受到内外因素的相互作用和影响，其内生因素就是作为创新信息源的领先用户本身，包括创新动机和知识积累；外在因素是外部环境提供的创新支持，包括创新工具箱和激励机制。

1.2.1 领先用户创新动机

创新动机是领先用户进行创新的驱动因素。Hippel认为具备强烈创新意愿是领先用户鲜明特性之一[2]，它对创新绩效具有显著影响[15]。此外，根据经典动机理论的解释，个体的内在动机对其行为具有非常显著的激励效应，比如通过提升努力水平进而产生良好的行为后果[14]。

（1）需求动机。Hippel认为领先用户参与创新的根本原因是为了满足自身个性化需求。企业基于规模效益而更倾向于生产典型需求产品，从而导致某些个性化的、独特的、“另类”的需求难以得到满足[2]。在此情况下，领先用户就会利用自身具备的条件、知识和技术，自主动手对现有产品进行改良和创新，从而满足自身个性化需求[21]。随着生产发展和技术进步，用户的选择呈多样化和个性化趋势，而且个性化需求总会持续地发展、变化、提升，当一项需求得到暂时性的满足后，新的需求马上就会呈现，这样创新就会永无止境，领先用户创新持续发展。

（2）经济动机。Hippel引用熊彼得的创新理论，认为领先用户参与创新的主要动力和直接原因就是期望从创新中获取“经济租金”或称“创新租金”，其基本前提是预期创新收益大于创新成本[2]。Jeppesen通过实证研究证明，那些期望通过参与制造商产品改良创新并从中收获较高经济收益的用户创新成功的可能性更高[22]。不可否认，许多领先用户参与创新的初衷是为了满足自身特定的需求，但是，随着其创新成果收获越来越多的“追随粉丝”，从而吸引了制造商的参与热情，领先用户就可以从制造商那里获取经济上乃至股权上的奖励、补贴和收益，甚至某些有资金条件或融资能力的领先用户会自己投资生产其创新成果，借助市场杠杆效应和暂时性技术垄断获取超额创新收益。

（3）价值动机。领先用户在创新活动中除追求直接经济利益外，还期望收获社会价值和心理满足感。一些领先用户在技术创新、工艺问题解决、产品改良及创新互动的过程中可以感受到无穷乐趣，这是因为在创新过程中，既可以开发自身的创新潜能、提升相关知识储备和技术积累，又可以在开放社区中分享部分或全部设计创意及创新成果，甚至有些领先用户在创新成功后，还会把创新成果的所有技术和诀窍无偿且毫无保留地公开发布，从而在该领域或该网络社区获得相应的声誉、名望和地位，进而获得社会认可。

基于以上分析，本文提出以下假设。

假设H1：领先用户创新动机与创新绩效呈正相关。

1.2.2 领先用户知识积累

技术创新最关键的环节是外部隐秘性知识的获取及复杂性、模糊性知识的吸收和利用，知识属性对创新绩效有显著正向影响[23]。领先用户自身知识积累程度决定了其创新能力和创新水平，进而影响创新绩效，它包括知识能力、创新能力、沟通能力与合作能力[24]。何洪涛等通过系统动力仿真研究发现，用户创新能力对技术创新系统的创新效率有明显正向促进作用[25]。用户知识积累和创新能力的核心是个人技术能力，包括开发能力、设计能力、信息处理能力和评测能力，它是用户创新的技术保障，驱动用户创新行为的发生[26]。

综合以上学者的研究成果，本文认为具有深厚的知识积累和较强的创新能力是领先用户的鲜明特性之一，它包括技术能力、创新思维能力和创新实践经历3个维度。据此，本文提出以下假设。

假设2：领先用户知识积累对创新绩效有正向影响。

1.2.3 创新工具箱

用户创新工具箱是Hippel为解决创新过程中信息黏性问题而提出的方法，是协助用户更高效创新的一种技术支持手段；一方面它可以提供技术元素帮助用户把头脑中抽象的创意、构思在电脑中以图表、图像、模型等具体可见的方式呈现出来，另一方面它可以对设计进行仿真演示和反复实验、改进，提高创新效率和成功率[27]。国内外众多公司都针对其产品特性开发出专门的创新工具箱供用户使用。

基于上述分析，本文提出以下假设。

假设H3：用户创新工具箱对领先用户创新绩效具有正向影响。

1.2.4 激励机制

在用户创新系统中，用户主动参与创新的动力机制存在一定的缺陷，为激励用户积极参与创新活动，外部组织要给用户提供相应的创新补贴和奖励，这种外部激励对用户创新的发展具有重要的推动意义[28]。外部激励机制主要包括两个层面：一是企业激励，主要是在物质财富层面的激励，如现金补贴奖励、股权激励、利润分成等；二是政府激励，要在物质层面的硬激励和精神层面的软激励“两手抓”，如现金奖励、知识产权保护、创新氛围营造等。刘洪民等基于动态演化的角度，从企业和政府两个维度为用户创新设计出投资驱动、需求匹配、风险防范和绩效评估等激励机制[29]。

综上，本文提出以下假设。

假设H4：外部激励机制与领先用户创新绩效呈显著正相关。

1.3 理论模型

通过上述理论分析发现，领先用户创新过程会受到来自内外两个层面因素的相互作用，从而影响创新绩效，内生因素是领先用户创新动机和自身知识积累，外在因素是用户创新工具箱和外部组织激励机制。结合以上提出的假设，可得出的理论模型如图1所示。

图1 领先用户创新绩效影响因素理论模型

2 问卷设计与数据收集

2.1 问卷设计

本文实证分析所需数据通过向研究目标群体发放调查问卷而收集整理。调查问卷的设计分3步完成：第一步是设计初始问卷，在确定理论研究模型的基础上，参考国内外学者的研究成果，结合本文研究的具体情况和民族边境地区企业的特性，设计变量指标和问卷题项，确保问卷题项合理有效；第二步是问卷测试与改进，于2020年5月对广西南宁市的部分高新技术企业进行预调研并发放少量初始问卷进行测试，访谈、测试对象是企业研发人员，根据预调研掌握的材料和测试反馈结果对初始问卷进行评估、删项与修正；第三步是正式问卷确定与发放、回收。

问卷采用李克特七级量表法打分，量表内容包括两个部分：一是领先用户创新绩效评价量表，分经济效益指标、技术效益指标和用户满意度指标3个维度、9个题项，这是本研究的因变量；二是领先用户创新绩效影响因素评价量表，分创新动机、知识积累、创新工具箱和激励机制4个维度、27个题项，这是本研究的自变量。

2.2 样本选择

本文的研究对象是广西高新技术企业，因此本次调查问卷的发放对象是最近3年（2017—2019年）广西评审认定的高新技术企业的职员及这些高新技术企业网络开放社区中的活跃用户。高新技术企业职员主要选择研发人员和少部分与用户打交道的客服人员，问卷的发放方式主要在“广西高企交流QQ群”通过QQ发放；高新技术企业社区用户的问卷发放主要通过论坛发放链接和电子邮件相结合的方式。共发出310份调查问卷，收回问卷236份，其中有效问卷205份，有效问卷回收率为66．13%。其中，给广西高新技术企业职员发放问卷176份，占56．77%，收回有效问卷121份；给用户发放问卷134份，占43．23%，收回有效问卷84份。利用SPSS 25．0统计软件工具对收集到的数据进行分析。

3 实证分析

3.1 数据的信度和效度检验

3.1.1 信度检验

本研究采用Cronbach α系数检验问卷的信度，检验结果见表1，创新绩效量表和影响因素量表这两个总表的α系数值都大于0．8，各分量表的α系数值都大于0．7，表明问卷的信度良好，样本的内部一致性好。

表1 各变量信度检验结果

3.1.2 效度检验

效度（Validity）也就是有效性，是指测量工具或测量手段对所需测量事物测量的准确程度和有效度，可分为内容效度、准则效度和架构效度。根据研究对象及量表的要求，本研究进行架构效度检验。架构效度（Construct Validity）指测量结果体现出来的某种结构与测值之间的对应程度。对构面进行KMO样本测度和Bartlett球体检验，结果见表2：各变量的 KMO值均在 0．7以上，显著性检验（Sig．）P值=0．000＜0．05，说明相关性显著，数据符合要求，效度良好，适合进行因子分析。

表2 各变量效度检验结果

3.2 假设检验

本研究以领先用户创新绩效作为因变量，以领先用户创新动机、领先用户知识积累、用户创新工具箱和激励机制4个影响因素作为自变量建立多元回归分析方程：

式中，y代表领先用户创新绩效，x1～x4分别代表领先用户创新动机、领先用户知识积累、用户创新工具箱和激励机制，β为回归方程系数。回归分析结果见表3～5。

表3 回归分析模型概况

表4 回归模型拟合优度检验

表5 模型回归系数估计与显著性检验

由表3可知：领先用户创新绩效与其影响因素的回归模型的相关系数R=0．739，调整后R方=0．537，均大于0．5，表明本研究所选取的影响因素（自变量）对创新绩效（因变量）的解释度好。杜宾-瓦特森检验统计值（D-W）=2．180，非常接近2，说明序列相关不明显，数据满足高斯假设的独立性条件。

表4回归模型拟合优度检验结果显示：模型F值=60．187，P值（Sig．）=0．000＜0．05，表明模型拟合效果好，有统计学意义，拒绝零假设。

由表5共线性诊断结果可知，各自变量的容差和方差膨胀因子（VIF）都很接近1，VIF远小于10，说明模型选取的4个自变量之间不存在共线性，适合进行多重线性回归分析。显著性检验结果显示，所有变量的P值（Sig.）全部都小于0．05，所有自变量都可以进入回归方程。4个自变量的标准化回归系数都大于0，表明这4个影响因素对创新绩效都具有正影响，本研究4个假设H1、H2、H3、H4全部成立。

根据标准化回归系数大小排序，这4个因素对创新绩效的影响作用依次为激励机制（0．631）＞用户创新动机（0．168）＞用户知识积累（0．059）＞ 创新工具箱 （0．042），激励机制对创新绩效具有非常明显的决定性影响。

把标准化回归系数代入回归方程，回归分析模型如下：

4 研究结论与对策建议

4.1 研究结论

上述多元回归分析结果表明：创新动机、知识积累、用户创新工具箱和激励机制对领先用户创新绩效有正向影响，其中起决定性影响作用的是激励机制，而知识积累和创新工具箱的正向影响作用不显著。这一结论虽然与许多学者的研究结果不太一致，但是它符合民族边境地区的实际。首先，从理论层面看，激励机制的决定性作用是符合马斯洛模型的。需求层次理论告诉我们，人最迫切的需要是激励其行为的原因和动力，在欠发达地区，经济激励显然比自我实现动力更重要。其次，从实践层面看，它是由民族边境地区的创新特性决定的。受创新的资金投入、人力投入和科技环境等各方面因素限制，民族边境地区的创新范式还是以二次创新为主，其创新要求与发达地区相比要低，所以外部激励的作用会大于内在的知识积累。创新工具箱和知识积累对普通用户较重要，但对领先用户其作用不明显。Hippel将领先用户界定为“具有丰富技术积累和较强创新能力”[2]，再加上在信息技术高度发达的今天，第三方成熟的开发工具相当普遍，熟练使用各自擅长领域开发工具已成为领先用户的“标配”，因此对领先用户而言，厂商独立开发的用户创新工具箱的作用自然就弱化了。

4.2 对策建议

企业层面要构建与需求匹配的利益激励机制。其关键是要建立领先用户需求诱发与企业创新技术知识供给动态匹配模型[29]，制定多元化的用户激励政策，以创新补贴、股权激励、利润分成等多种方式精准激励不同级别、不同需求的领先用户积极参与创新活动，获取领先用户创新的溢出利益，降低创新成本和风险，提升企业的创新水平。

政府层面要加速完善“政、产、学、研、用”协同创新激励机制。在协同创新生态体系中，政府聚焦点应从“产、学、研”协作转移到产用协作，物质激励与精神激励双管齐下，充分调动产用协同创新。

（1）健全产用协同创新绩效补贴体制，提高对用户创新的补贴幅度。首先，建议由科技部门和财政部门联合设立“产用合作创新经费投入奖补专项资金”，资金可从创新驱动发展专项资金拨付，由科技部门每年组织企业和用户联合申报“产用合作创新项目”，对立项项目按研发经费的一定比例拨付资助经费；其次，由科技部门和财政部门联合实施产用合作创新成果转化补贴，对合作研发出的科技成果转化成功的项目按转化效果的比例给予补贴。

（2）大力营造“万众创新”的良好氛围。出台个人创新成果奖励政策，鼓励用户投身科技创新；加大知识产权保护力度，严惩侵犯知识产权行为；搭建政府主导的开放式创新社区，给大众提供科技创交流平台，整合多元化创新主体的资源优势，促进个人创新的迸发和扩散。