个体用户创新无偿发布的影响效应研究，本文主要内容关键词为：效应论文,个体论文,用户论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、问题的提出 网络时代，产品创新信息的扩散性极强，传播速度快且范围广。许多个体用户在产品使用过程中以自身需求和感受为出发点，会产生创意或制造创新成品，他们会选择无偿地公开创新信息，即创新的无偿发布模式。Harhoff等[1]阐述了创新用户的无偿发布行为。即创新用户自愿放弃创新成果的所有相关知识产权，外界可以获得创新信息，使这些创新信息成为公共品的行为。 用户创新的无偿发布通常会被看做是一种有悖经济学常理的行为。根据经济学的利己主义观点，个体付出了精力成本、时间成本甚至经济成本进行创新活动，应该赋予创新成果封闭性或进行有偿售卖，而不可能免费地将创新信息披露给公众。实际上，很多创新用户会选择无偿发布策略。创新的无偿发布行为体现了“智慧共享”的理念，是开放式创新领域的重要组成部分。Hippel和Finkelstein[2]发现，美国医学人士作为个体用户改良了自动化临床化学成分分析仪并无偿发布从而提高了医疗器械的检测准确率。Allen[3]发现，个体用户对熔炉进行设计创新并无偿发布从而推动了英国制铁业的发展。Mishina[4]研究了个体用户的平板印刷设备创新的无偿发布及其改善产品使用效果情况。Nuvolari[5]发现，个体用户开发新型高压蒸汽机并免费披露为所有使用者带来便利。Morrison等[6]发现，个体用户发布56％的软件修订代码优化了澳大利亚图书馆信息系统搜索软件性能。本文以信息产业用户为研究对象，探索用户创新无偿发布的实际影响效应，论证其正向影响效应的存在性和具体表现方面，挖掘其可能的负向影响效应。 个体用户创新无偿发布的正向影响效应方面：(1)满足了用户对产品深层次的需求。现代用户需求变化快、技术含量高，陈劲等[7]、Baldwin和Hippel[8]提出，个体用户的创新成果更符合用户产品需求特征。吴松龄[9]认为，用户创新成果的发布是企业获取用户需求的最佳途径，主动公开创新成果行为会使创新技术快速扩散，满足广大用户的产品需要域。(2)个体用户创新无偿发布降低了产品的改进成本，提高了产品的使用率，提高了制造商的产品收益。个体用户创新成果的无偿发布提供了技术的免费获取，外部获取的边际成本几乎为零，只是支付改造创新的成本。创新成本的降低带来创新产品价格的降低，这将提高制造商的产品利润值。Raasch和Hippel[10]提出，个体用户在产品功能上的互补性创新及用户创新的技术扩散给制造商带来了可观的经济效益，制造商从中获得了产品发展所需要的创新信息及创新发展方向，从而增强了产品市场竞争力，提高了产品利润率。(3)个体用户创新的无偿发布行为会激励制造商提高产品的改进速度，刺激行业的创新发展。Bessen和Hunt[11]提出，当IT公司在产品专利保护上加大了投入力度，其研发方面的投资力度就会减弱很多。Foray[12]认为，知识产权经常会妨碍创新发展，封闭创新信息及限制外部的创新使用权会阻碍创新技术的溢出及扩散，知识产权保护影响了社会整体创新发展的速度。(4)个体用户的创新无偿发布有利于产品制造商进行创新采纳及创新商业化。个体用户无偿发布创新成果能够以最短的时间扩散创新技术，制造商便于以几乎为零的成本采纳创新并以低成本进行商业化改进。 个体用户创新无偿发布的负向影响效应方面：(1)个体用户将创新成果无偿发布后，不具有所有权和营利性，既得经济利益几乎为零，创新用户很难短时间收回创新成本，损害了创新用户的短期利益，有可能打消其创新积极性。(2)个体用户创新的无偿发布模式不能防止外部市场对创新成果的任意模仿和复制现象，外部市场通过“搭便车”获得不劳而获的收益。(3)个体用户创新成果即使无偿发布，也有可能无人问津，因而闲置且没有产生使用价值和商业效益。一方面，可能由于个体用户本身技术的差异性和专业局限性，其创新成果不够成熟，难以应用或改进；另一方面，创新成果特质性较强，不适应于其他用户的产品需求，因而成果发布后没有引起关注。即使创新采纳成本几乎为零，制造商也要以市场需求为导向。当市场对创新品需求很小甚至没有的情况下，制造商是不会将创新品商业化的。 本文通过文献分析法初步提取个体用户创新无偿发布的正向和负向两方面的影响效应，根据内容分析法，从34个短语中提取了7个典型短语，采用反向归类法删除和预设归类不一致的短语，得到5个典型短语。根据文献语句，结合题项冗余的原则，将5个典型短语扩展成7个题项，形成个体用户创新无偿发布影响效应的被测量表。本研究采用主成分因子法对7个题项进行探索性因子分析(EFA)，确定个体用户创新无偿发布影响效应的维度构成。通过上述探索性因子分析和信度、效度检验，本研究得到了正式量表。通过验证性因子分析，对量表结构进行检验，以保证量表良好的稳定性。 二、个体用户创新无偿发布影响效应的维度设定和效度评价 1.维度设定 文献研究发现，针对个体用户创新无偿发布的影响效应描述大部分侧重于积极作用和消极作用两方面。因此，本文设定正向影响效应和负向影响效应两个维度来研究个体用户创新无偿发布的影响效应问题。各个维度的操作性定义如下：(1)编码FREP1。维度名称是正向影响效应，定义为个体用户创新无偿发布能够带来社会福利，包括能够满足其他用户的产品需求，能够降低产品改进成本、提高产品使用率，能够为制造商提供创新改进成果，能够激励制造商进行产品改进。(2)编码FREP2。维度名称是负向影响效应，定义为个体用户创新无偿发布没有衍生个人价值和社会价值，包括创新者没有经济收益，创新信息被抄袭模仿，创新成果闲置、没有产生应用价值或改造成商业品。 2.文献语句归类和整理 本文根据已有文献研究，对个体用户创新无偿发布影响效应两个维度的文献描述进行了梳理，共计28个文献语句。这些语句均来自用户创新领域国内外权威期刊或论著。本文采用内容分析法对语句进行编码，提取了34个短语，再对这34个短语进行整理，合并内容相似或表述方式略有不同的短语，归纳出7个典型短语。文献语句的归纳整理情况如下：(1)维度1：正向影响效应。相关文献语句包括，设计者维护软件同时根据新的用户需求和条件不断完善软件；制造商通过与领先用户的沟通了解最新科技动态、最新工艺流程，从而扩展技术联系网络、降低成本；用户创新费用占生产商创新费用的42％，能够协助制造商降低产品成本，成员可以无限制地访问资源，采纳对方的解决方案；用户创新对外发布创新对企业研发工作可能产生激励影响效应，刺激产品改进。典型短语包括，A1满足需求(相似度100％)、A2降低成本(相似度100％)、A3采纳和改进(相似度100％)和A4访问资源(相似度0％)。(2)维度2：负向影响效应。相关文献语句包括，没有报酬的创新相关信息外漏应该是有损失的；“搭便车”会导致成本劣势，创新者贡献代码可能导致他人的模仿、抄袭；用户无偿发布的创新没有被他人采用，创新成果可能闲置。典型短语包括，B1有损失(相似度20％)、B2模仿抄袭(相似度100％)和B3无收益或闲置(相似度100％)。 3.效度评价 本研究采用第三方反向归类法，以检验个体用户创新无偿发布影响效应两个维度的典型短语的归类情况。实施主体由5位没有参加过类似研究的人员组成，包括两名博士生和3名硕士生。他们独自对这些典型短语进行归类，对比原始归类和最终归类的相似度，结果包括：(1)完全一致：5位实施主体都将该典型短语归类到预设的维度中，共有5项，占比71.4％。(2)1人同意：1位实施主体将该典型短语归类到预设的维度中，共有1项(B1有损失)，占比14.3％。(3)完全不一致：5位实施主体都没有将该典型短语归类到预设的维度中，共有1项(A4访问资源)，占比14.3％。 删除完全不一致的1项，即典型短语“A4访问资源”。这项语义表述模糊，访问资源可以是付费的，也可以是免费的；可以是访问创新资源，可以是访问非创新资源，因而对创新无偿发布正向影响效应的描述不具有代表性，予以删除。删除1人同意的1项，即典型短语“B1有损失”。这项语义表述过于笼统，不能确切反映个体用户创新无偿发布负向影响效应的具体特征，予以删除。如此，剩余典型短语5项。 4.测量量表设计 根据文献语句，同时按照题项冗余的原则，将上述5项典型短语扩展成7个题项，分别对应两个维度，形成个体用户创新无偿发布影响效应的被测量表(假设调查者对某个信息产品产生了创意或有改进方法并无偿发布出来)如下：(1)维度1：正向影响效应。题项包括，FRE1您预期或亲身经历到的效果是满足了其他用户的产品需求；FRE2您预期或亲身经历到的效果是降低了产品改进成本，提高了使用率；FRE3您预期或亲身经历到的效果是刺激制造商加速对产品的改进；FRE4您预期或亲身经历到的效果是制造商采纳创新并将创新产品商业化。(2)维度2：负向影响效应。题项包括，FRE5您预期或亲身经历到的效果是无偿发布对个人没有产生既得经济利益，或既得经济利益很少；FRE6您预期或亲身经历到的效果是无偿发布的创新信息被模仿或复制；FRE7您预期或亲身经历到的效果是创新闲置，无应用价值或无法成为商业品。 三、个体用户创新无偿发布影响效应的预试与分析 1.被试 根据测量量表中的7个题项，采用Likert式5点量表评价法，从“完全不同意”到“完全同意”。依据此量表进行了调查问卷发放，进行问卷的预测试。本研究共发放问卷100份，回收92份，回收率为92％。问卷中所有测度题项都回答完整的有效问卷80份，有效率为80％。调查对象包括IT业在职人员及3所高校在校生(在校生专业多为IT业相关专业，包括软件专业、信息管理专业和电子专业等)，样本代表性较好。其中，男性占43％，女性占57％；年龄段在19-35岁的占95％；本科以上学历占76％；曾经对信息产品有过创新经历的占46％；通过互联网等影响效应无偿发布创新的占25％。 2.项目分析 本研究利用独立样本t检验方法对量表进行项目分析，分析原则按照高低分组27％分位数进行。如表1所示，通过SPSS17.0软件工具，得到独立样本t检验数据。在t统计量的选择上，先判定高低分组的方差是否相等。当F值显著，则两组方差不相等，选择对应的下行t检验值；当F值不显著，则两组方差相等，选择对应的上行t检验值。
