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新產品開發研究篇1
摘要：基于效果推理理論和團隊過程理論，檢驗了效果推理對新創企業新產品開發績效的影響，重點探討創業團隊社交凝聚力，以及任務凝聚力對效果推理和新產品開發績效間關系的調節作用。研究發現：效果推理對新創企業的新產品開發績效有正向影響；創業團隊社交凝聚力高時，效果推理對新創企業的新產品開發績效的正向作用增強；創業團隊任務凝聚力高時，效果推理對新創企業的新產品開發績效的正向作用減弱。研究表明，社交凝聚力比任務凝聚力更能激發效果推理戰略的績效價值。
關鍵詞：效果推理；新產品開發績效；社交凝聚力；任務凝聚力；新創企業；創業團隊治理
1研究背景
新產品開發是新創企業獲取競爭優勢的主要方式[1]。然而，作為一項高成本和高不確定性的探索活動，多數企業的新產品開發以失敗收場。相對于成熟企業，新創企業的財力有限，新產品開發一旦失敗，新創企業將面臨嚴峻的生存挑戰[2]。為了降低不確定性，部分新創企業傾向于使用效果推理的戰略開發新產品或新市場[3]。效果推理是指創業者在既有手段(我是誰、我認識誰、我知道什么)創造的可能結果中進行選擇的決策邏輯[4]。部分研究指出，效果推理通過顧客參與創造新市場的方式，可以提高新產品開發績效[5]。然而，也有學者認為，效果推理與新產品開發績效的關系取決于情境因素[1]。鑒于過往研究結論的不一致性，本研究擬檢驗效果推理戰略對新產品開發績效的影響。
過往研究認為，效果推理是否有利于新產品開發績效，很大程度上取決于戰略實施的外部條件，如環境不確定性[6]、創業者對外部環境的主觀感知[7]和項目創新性[1]等。然而，鮮有研究檢驗創業團隊的情感因素[8,9]，尤其是團隊凝聚力對于效果推理與新產品開發績效間關系的影響。根據戰略匹配理論，戰略的績效價值部分取決于企業的治理結構[10]。新創企業的治理不同于成熟企業，正式契約尚不完善，且始終處于變化之中，無法明確成員的權益，因此，創業團隊更多地借助非正式的關系契約，以解決成員在戰略實施過程中的差異與分歧，使成員保持良好的情感與認知關系，增進成員的互補協作[11]。從團隊過程視角，創業團隊凝聚力是一類重要的關系治理機制[12]，可能影響效果推理的實施效果。由此，本研究重點探索創業團隊凝聚力對效果推理與新產品開發績效的調節作用，從團隊過程的視角增加對兩者關系的理解。
團隊凝聚力是指團隊維持成員的情感聯系(社交凝聚力)，或培養成員對于任務和目標的承諾(任務凝聚力)的程度[13]。團隊過程理論認為，團隊凝聚力會影響成員在人際互動中的言行[14]。對于新創企業，團隊凝聚力對效果推理與績效關系的影響有如下體現：①新創企業缺少正式組織結構，成員間信任度薄弱[15]，而團隊凝聚力有助于成員間建立親密的情感關系，增進互信，促進成員間的靈活合作[16]，有效地實施效果推理戰略以提升績效；②新創企業的任務和角色定義模糊，團隊凝聚力可通過明確成員的角色職責，提高成員的情感認同以弱化成員的任務沖突[17]，快速地響應客戶、供應商等利益相關者的需求，加快效果推理的實施進度并提高績效。進一步的，本研究結合創業團隊與凝聚力的文獻，將創業團隊凝聚力分為兩類：社交凝聚力和任務凝聚力[18]，并分別探討兩類凝聚力的調節效應，以回答哪一類創業團隊凝聚力更能夠賦能效果推理戰略，以提升新創企業的新產品開發績效。
2文獻綜述與研究假設
2.1文獻綜述
2.1.1效果推理的相關研究
效果推理理論認為，創業者面對的典型環境是尚未形成的市場，很難依據歷史數據預測未來的市場前景，這種情境下企業的戰略應該采用效果推理，即通過實驗創造產品、市場或企業并且能夠隨環境變化靈活地調整[3]。效果推理依據試驗現有資源、可承受潛在的損失、利益相關者預先承諾和聯盟、利用意外事件(靈活性)等原則決策[19]。
過往研究大多認為效果推理對新創企業績效有正向影響[2,5,20,21]，作用方式主要體現在：①降低成本，效果推理通過減少創業的資源投入，提高企業績效[20]；②創造和開發新機會，效果推理通過感知、形成和抓住盈利機會，提高企業績效[21]；③通過互動實現創新，如COVIELLO等[5]發現，企業采用效果推理的戰略，通過動員客戶參與新產品開發活動實現重大創新。
個別學者探討效果推理和新創企業績效的邊界條件，分析了外部環境不確定性和創業者對外部環境的主觀感知對效果推理和新創企業的成長或首次銷售間關系的調節作用[6,7]。上述研究為本研究提供了重要參考，但是仍存在一個局限：效果推理和新創企業績效邊界條件的研究較少考察創業團隊因素的影響，尤其是涉及團隊凝聚力作用的研究極度匱乏。
2.1.2團隊凝聚力的相關研究
團隊凝聚力是成員愿意建立情感聯系并合作完成任務的程度[13]。已有研究發現，成員加入團隊并留下的原因可歸于兩類：①受到團隊中其他成員或團隊聲譽和地位的吸引；②實現個人無法獨自完成的目標和利益[22]。據此，學者將團隊凝聚力分成兩類：社交和任務[18]。社交凝聚力側重于滿足成員人際關系的需求，是成員感知到團隊整體從事社交活動時，團隊成員間的情感聯系和親密性的程度。任務凝聚力側重于成員通過履行組織任務的承諾以實現個人目標，是成員感知到團隊整體在完成任務時，團隊成員間的相似性和親密性的程度[13]。由此可見，兩類團隊凝聚力通過維護成員間情感和協作關系，發揮著非正式的治理作用，與正式的契約治理相互補充。
既有研究認為，社交凝聚力和任務凝聚力對團隊過程、團隊績效的作用方式和結果存在差異[14,22]，但尚未達成一致的結論。社交凝聚力營造尊重和支持的工作氛圍影響員工的創新行為，促使員工產生多樣化的問題解決方案，進而提高新產品的創造性[23]；也有可能阻礙員工挑戰其他人的觀點，降低創新的可能[24]。大多數研究認為，任務凝聚力提高了團隊成員的角色清晰度，使其目標一致，加快了新產品開發的速度[16]；也有研究認為，任務凝聚力高的團隊對創新信息形成共享解釋，也會遵循慣例和順從，降低對創新信息的識別和利用[17,25]。基于此，本研究分別檢驗兩類創業團隊凝聚力對效果推理與新產品開發績效關系的調節作用。
2.2效果推理與新產品開發績效
由于不遵循特定目標，效果推理允許成員對資源組合、意外或反饋利用方案發表不同觀點，沖突的觀點增加了提出創造性方案的可能性[9]。本研究認為，效果推理對新創企業的新產品開發績效有正向影響：①效果推理可能會降低新產品開發的成本。相對于成熟企業，新創企業通常缺少充足的資源試驗多種產品創意，也難以承受項目失敗的巨大損失[2]。效果推理有利于新創企業利用成員獨特的能力、先前知識和社會網絡，試驗現有資源的可能組合，從而降低研發成本[20]。②效果推理可能會促進新產品出售。新創企業通常缺少研發經驗和市場知識，對于客戶需求掌握較少，新產品開發過程充滿風險和模糊性。同時，由于新創企業缺少信譽和品牌，開發出的新產品很難獲得客戶認可。效果推理有助于新創企業吸引愿意投入資源開發新產品的客戶，獲得他們的反饋、資源和購買承諾，依據客戶反饋靈活地調整產品[2,3]，更好地滿足客戶需求，從而提高新產品開發績效。據此，提出如下假設：
假設1效果推理對新創企業的新產品開發績效有正向影響。
2.3創業團隊凝聚力的調節作用
創業團隊大多由能力和經驗互補的，或者有私人交情的成員組成。創業團隊成員共同的工作經歷有限，又缺乏清晰的職責權限，成員面對全新的角色，需要大量地溝通和協作以完成任務。根據團隊過程理論，團隊凝聚力通過影響成員的溝通與協作等團隊過程[12]，進而影響效果推理戰略的實施。具體來說，社交凝聚力代表成員實現組織任務的情感聯系，在戰略實施的溝通過程中提供情感支持；任務凝聚力代表成員實現組織目標或任務的動機，為團隊戰略行動的分工協調注入內在動力和信心[14]。由此，新創企業的團隊凝聚力水平和類型不同，其效果推理戰略的績效結果也各有不同。
2.3.1創業團隊社交凝聚力的調節作用
創業團隊社交凝聚力代表團隊成員之間的情感聯系[13]。本研究認為，創業團隊社交凝聚力可能對效果推理與新產品開發績效間的正向關系有促進作用。高社交凝聚力的創業團隊人際關系穩固，成員可以坦誠交流和公開討論沖突的觀點，降低了不同角色的溝通阻礙[23]，增加團隊內的知識分享：①高社交凝聚力下，新創企業采用效果推理的戰略試驗現有資源時，成員間觀點的自由碰撞更容易形成突破常規的資源組合[9]，形成新的市場機會，提高新產品開發績效；②高社交凝聚力下，新創企業采用效果推理的戰略可以利用多樣化的視角和豐富的知識，全面地評估和利用客戶的反饋信息，增加產品的新穎性[23]，使改進后的產品更好地滿足客戶的需求，促進銷售和提高新產品開發績效。
相反，低社交凝聚力的創業團隊人際關系緊張，成員不愿意冒險發表不同的想法，以免遭受其他成員的質疑和責難[23]，團隊內的知識分享和意見表達變少。在低社交凝聚力下，新創企業采用效果推理的戰略用于試驗現有資源和產品改進的知識和視角顯著減少，創造出新市場機會和新穎產品的可能性降低，導致新產品開發績效相應地降低。據此，提出如下假設：
假設2創業團隊社交凝聚力正向調節效果推理與新產品開發績效間的關系。團隊社交凝聚力高時，效果推理對新產品開發績效的正向影響明顯增強。
2.3.2創業團隊任務凝聚力的調節作用
創業團隊任務凝聚力代表成員的任務承諾[13]。本研究認為，創業團隊任務凝聚力會弱化效果推理與新產品開發績效的正向關系。高任務凝聚力的創業團隊具有正式的行為規范和清晰的角色分工[22,25]，成員受到正式規范的約束，難以識別到新產品開發過程中的創新信息，在清晰角色分工下，對任務目標的理解和解釋趨同[17]，會快速地對有差別的信息達成共識。由此，在高任務凝聚力下，新創企業采用效果推理的戰略會遵循既定的職能視角，很難識別創新信息并利用其打破現有資源利用方式[26]，創造市場機會的概率降低，導致新產品開發績效下降。此外，在高任務凝聚力下，新創企業采用效果推理戰略會相應減少對客戶不同意見的吸納，使得產品改進方案的質量降低，一些客戶因為需求得不到滿足而離開，使得新產品的市場份額下降。
相反，低任務凝聚力的創業團隊成員沒有團隊規范的束縛，成員易于突破職能角度的局限，并利用已有知識識別新產品開發過程中的創新信息。模糊的角色分工使成員從不同視角看待存在沖突的客戶反饋信息，并做出創新性的回應[26]。由此，在低任務凝聚力下，新創企業采取效果推理的戰略，可以利用更多的創新信息試驗現有資源，增加創造新市場機會和促進新產品開發績效的可能性。再者，在低任務凝聚力下，新創企業采用效果推理可以利用更加全面地反饋信息改進產品，增加滿足不同客戶需求的可能性，從而增加新產品的市場份額并提高新產品開發績效。
3研究方法
3.1樣本選取
本研究將新創企業限定為成立時長不超過8年的企業[27]。借鑒過往研究中已有的成熟量表，由兩位國內創業領域學者通過回譯的方式，確保量表翻譯的準確性。在正式調研前，對10家新創企業CEO進行預測試，依據他們的反饋意見修改量表的措辭，盡量保證量表的表面效度和內容效度。本研究參照中國人民大學發布的“中國城市創業指數(2015)”，選取了北京、上海、深圳、廣州、杭州等創業指數最高的7個城市，通過與當地高校合作，對校友的創業信息進行理論抽樣，共抽取350家符合要求的新創企業樣本，由校友中心統一發出調研邀請。從2016年9～11月間，調研團隊前往接受邀請的214家樣本企業進行現場調研。在調研前，對參與調研的學術團隊成員進行了統一培訓，確保其理解和熟悉問卷的內容；在調研過程中，調研人員介紹此次訪談的目的，告知受訪者研究不會用于商業用途，并且數據會嚴格保密，以便消除受訪者不必要的顧慮。本研究選擇新創企業的創始人或一位負責新產品開發的創業團隊核心成員回答問卷，因為這兩類創業團隊成員參與并深入了解新產品開發的各階段和結果。剔除缺失數據或回答前后矛盾(反向條目測試)的無效問卷之后，本研究得到有效樣本193份，有效回收率55.1%。在問卷作答者中，男性居多，占79.3%；本科和碩士學歷占比分別為60.1%和17.6%。樣本企業中，企業年齡在1～3年和7～8年的占比最大，分別為34.7%和40.9%；產權類型上，私營企業居多，比率為81.3%；企業規模在50人以下居多，比率為61.1%；新產品開發團隊規模在2～3人占比最大，為47.7%。樣本特征統計見表1。
3.2變量測量
本研究量表基于Likert7點，其中1代表完全不同意，7代表完全同意。
(1)新產品開發績效借鑒ATUAHENE-GIMA等[27]的研究，請受訪創業者評估企業在新產品銷售額、市場份額、利潤增長率以及投資回報率4個方面與主要競爭對手相比的成功程度，用以度量新產品開發績效。用1表示非常不成功，7表示非常成功。本研究用4個條目的均值表示新產品開發績效。
(2)效果推理采用CHANDLER等[19]的分類框架以17個條目測量，框架包括實驗、可承受損失、靈活性、預先承諾和聯盟，實驗由4個條目測量(含1個反向條目)；可承受損失由3個條目測量；靈活性由4個條目測量；預先承諾和聯盟代表由6個條目測量。數據收集后對1個反向條目重新編碼并執行驗證性因子分析，計算剩下條目的均值代表效果推理。
(3)創業團隊凝聚力使用CHANG等[18]的9條目量表測量團隊凝聚力，包括任務5個條目，社交4個條目。設置3個反向條目，如隊員對群體目標的預期不一致。在數據收集后，重新編碼3個反向條目，并執行驗證性因子分析，計算剩余條目的均值代表創業團隊凝聚力。
(4)控制變量參照過往研究，選取公司規模、公司年齡和創業團隊規模[27]、產權類型作為控制變量。公司規模為全體職工的自然對數，公司年齡用注冊時間至問卷發放日期的年限差獲得。
3.3變量的信度和效度分析
本研究使用成熟的量表，可直接使用驗證性因子分析判斷內容結構效度(見表2)：①參照以往研究團隊凝聚力量表，刪除因子載荷值低于0.4的2個反向條目[18]，效果推理刪除因子載荷值低于0.4的1個反向條目。其他題項的因子載荷值滿足最低要求，量表結構與理論預期一致，量表的結構效度較好。②由表2可知，驗證性因子分析結果為χ2/df=1.724；DELTA2、CFI、TLI均大于0.9；RMSEA=0.061，表明測量模型和數據的擬合程度良好。所有題項與變量間的路徑系數t值全部超過2(最低值為4.527)，量表的聚合效度好。③除了實驗與預先承諾和聯盟的AVE值小于0.5，其他變量的AVE值均達到門檻值。此外，絕大多數變量的Cronbach’sα系數均高于0.7的門檻值，組合信度(CR)值高于0.6的門檻值，因此，量表的信度良好。
3.4共同方法偏差
對于同一被試回答調查問卷，可能存在共同方法偏差問題，本研究從程序上來加以控制，并從統計上檢驗共同方法偏差是否嚴重。程序上將各個量表置于調查問卷的不同位置，以減少共同方法偏差的可能性。從統計上，由于Harman單因子檢驗靈敏度較低，本研究采用巢狀模型比較單因子模型(將測量模型中所有協方差路徑系數設定為1)檢驗共同方法偏差[28]，結果顯示，單因子模型的擬合優度χ2=1020.691(df=323)相比測量模型的擬合優度χ2=525.848(df=305)(見表2)較差，說明共同方法偏差不嚴重。
4實證結果
4.1相關統計分析
所有變量的描述性統計分析和相關系數見表3。由表3可知，效果推理與創業團隊的任務凝聚力(r=0.546，p<0.001)、社交凝聚力(r=0.239，p<0.01)顯著正相關，表明兩類凝聚力與效果推理存在相互作用；效果推理和新產品開發績效(r=0.482，p<0.001)顯著正相關，與本研究提出“效果推理可以促進新產品開發績效”的理論預期相一致，假設1得到初步驗證；創業團隊的任務凝聚力和社交凝聚力顯著正相關，但只是中度相關(r=0.422，p<0.001)，說明兩者存在明顯的區別，可以作為獨立變量；創業團隊的任務凝聚力(r=0.371，p<0.001)、社交凝聚力(r=0.379，p<0.001)與新產品開發績效顯著正相關，驗證了過往的研究發現。
4.2層次回歸分析
本研究采用線性回歸方法檢驗上述假設，回歸模型的因變量為新產品開發績效，依次添加控制變量、自變量、調節變量及交互項(見表4)。由表4模型2可知，效果推理對新產品開發績效有顯著的正向影響(β=0.592，p<0.001)，95%的置信區間為[0.429，0.755]，90%的置信區間為[0.456，0.728]，假設1得到支持。模型4結果顯示，創業團隊社交凝聚力有顯著的正向調節效應(β=0.299，p<0.001)，95%的置信區間為[0.168，0.430]，90%的置信區間為[0.189，0.409]；創業團隊任務凝聚力有顯著的負向調節效應(β=-0.141，p<0.05)，95%的置信區間為[-0.252，-0.029]，90%的置信區間為[-0.234，-0.047]。此外，以調節變量的均值加減一個標準差所得到的兩個值作為標準，將調節變量分為高創業團隊社交(任務)凝聚力、低創業團隊社交(任務)凝聚力兩組，據此在高低水平上做回歸分析(分別見圖2和圖3)。經計算，在低社交凝聚力的情況下，效果推理對新產品開發績效的影響作用不顯著(t=1.388，n.s)；在高社交凝聚力的情況下，效果推理對新產品開發績效有顯著的正向作用(t=6.847，p<0.001)。由此可知，創業團隊社交凝聚力越高，效果推理對新產品開發績效的正向作用越強，假設2得到支持。經計算，在低任務凝聚力的情況下，效果推理對新產品開發績效有顯著的正向作用(t=5.192，p<0.001)；在高任務凝聚力的情況下，效果推理對新產品開發績效有顯著的正向作用(t=3.268，p<0.001)，且創業團隊任務凝聚力高的情況，效果推理對新產品開發績效的正向作用減弱，支持假設3。
5研究討論與展望
本研究驗證了新創企業的效果推理對新產品開發績效的正向影響，重點探索創業團隊社交凝聚力、任務凝聚力對兩者關系的調節作用。研究發現：效果推理對新創企業的新產品開發績效有正向影響；創業團隊社交凝聚力對效果推理與新產品開發績效存在顯著的正向調節作用；創業團隊任務凝聚力對效果推理與新創企業的新產品開發績效有顯著的負向調節作用。研究結果對效果推理理論、團隊凝聚力理論和實踐有重要價值和啟發。
5.1理論貢獻與管理啟示
本研究的理論貢獻體現在兩個方面：①基于效果推理理論，本研究支持了“效果推理對新產品開發(創新)績效有正向影響”的觀點[2,5]，為過往沖突的結論提供了新創企業情境下的經驗證據。本研究發現，效果推理通過創業團隊成員的互動，降低研發的成本，提高客戶需求的滿意度，促進新產品的銷量，有助于提升新產品開發績效。②基于團隊過程理論，本研究發現了創業團隊凝聚力是新創企業效果推理戰略實施效果的調節因素，擴展了過往效果推理和績效間關系邊界條件的選擇范疇，從環境的不確定性等[1,6,7]外部客觀因素延伸到團隊內部的互動因素，并且揭示了兩類創業團隊凝聚力對戰略實施結果的不同調節作用。
本研究為新創企業和創業者提供如下啟示：①對于新創企業來說，他們可以利用效果推理進行創業人員的互動來提升新產品開發績效。②對創業團隊而言，創業者必須重視團隊凝聚力這種非正式的關系契約，針對團隊凝聚力的類型采用不同的干預措施進行治理。
5.2局限性與未來研究展望
本研究尚存在一些局限：①采用了截面數據，樣本量偏少，所得研究結論有待后續研究采用大樣本數據和縱向數據加以檢驗。未來研究可以結合創業團隊特質和過程等相關變量，探索創業團隊異質性、團隊情感氛圍、任務互依性等對效果推理戰略實施的影響機制，完善效果推理理論。②使用新產品開發績效作為單一結果，未來可以增加新產品質量和速度等，完整地展現效果推理對產品研發的影響。也可以將新產品開發過程劃分為不同的階段，如創意計劃期和創意執行期，進一步揭示不同類型團隊凝聚力的作用差異。③本研究中，效果推理對新產品開發績效作用忽視了失敗情境[29]。新產品開發和創業都有較高的失敗率，SARASVATHY[4]認為效果推理可以降低創業者的失敗成本。未來研究可以關注創業者，探索效果推理是否有利于失敗的創業者再次創業。目前，效果推理與創業失敗主題的研究較少，未來可以考慮用扎根研究、案例研究和QCA等方法，對這一主題做進一步的探索。④本研究中效果推理戰略實施的邊界條件聚集于內部因素，未來研究可同時考慮內外部環境的共同作用。在VUCA時代，不確定性成為常態，共享經濟中的大數據、云計算、物聯網等新興技術也促進了信息的跨邊界流動，這些外部因素都重塑了效果推理戰略實施中與客戶的互動模式[30]，可能會影響企業績效。
作者：單位：徐平磊 賈迎亞 于曉宇 上海大學管理學院 桂林航天工業學院管理學院 上海大學創新創業研究中心
新產品開發研究篇2
一、引言
Weick認為組織即興可以突破傳統管理強調計劃制定與實施前后鎖定的靜態思維，向動態思維轉變[1]。即興能力能夠為企業實現快速響應、保持和獲取競爭優勢提供新的研究視角和理論解釋工具，所以逐漸得到學界的關注。特別是當前全球技術、市場環境呈現動態化、復雜化和模糊化的特征，企業需要時刻準備應對環境變化所產生的機會和威脅。因此企業的新產品開發活動很難再“未雨綢繆”般地展開計劃和實施行動，管理者在開發“決策”與“行動”間的時間差愈來愈短，常常“走一步、看一步”，經常要依賴于相機而動的組織即興。組織即興在時間壓力、資源有限、高不確定性的新產品開發環境中扮演著重要角色[2]。
雖然即興行為在新產品開發過程中不可或缺，但是它對新產品開發績效并非一定產生積極影響，甚至可能是負面的[3]。學者們認為即興對組織績效的作用效果受到情境因素的調節，但在實踐中，有學者發現在同樣的情境下，組織的即興行為效果仍然存在差異[4]。現有的即興研究主要在個體、團隊和組織3個層面展開，但現代經濟環境下，企業的經營活動呈現基于供應鏈的跨組織整合特點，新產品開發作為企業重要的經營活動，離不開供應鏈合作伙伴的緊密參與。供應鏈環境下，即興作為新產品開發戰略的一種執行方式，它需要跨越單個企業，體現為供應鏈成員的協同即興，即跨組織即興。拓展即興發生的層次可為探究即興行為和新產品開發績效之間的關系提供新的視角。
即興和組織績效關系的調節機制研究較多，而中介機制研究較少。探究跨組織即興對新產品開發績效影響的中介變量，有利于更好地揭示二者的關系機制。在外部環境變化加劇，企業競爭日趨激烈的背景下，供應鏈敏捷性越來越為企業所重視，它被視為一種新興的競爭武器。在新產品開發過程中，經常會遭遇客戶需求變動、技術革新、競爭者模仿、供應鏈中斷等一系列突發性問題，這些問題都對供應鏈敏捷性提出了挑戰。供應鏈敏捷性反映了供應鏈企業有效協作，整合資源，快速響應外部環境變化的能力[5]，內在體現為企業貫穿供應側和需求側管理的一系列內化和合規的流程，即企業協調供應鏈成員處理突發問題的慣例[6]。而組織即興是組織慣例形成和更新的重要來源[7]?？缃M織即興是供應鏈成員協同應對突發事件的有效手段，它可能成為供應鏈敏捷性提升的重要路徑。依據權變理論，即興行為的作用效果受情境因素的調節。環境動態性是學者們普遍認可的影響即興行為效果的外部情境因素[8]。然而環境動態性在跨組織即興、供應鏈敏捷性和新產品開發績效之間發揮何種調節作用，尚待進一步研究。
綜上，本文通過拓展即興行為的研究層次，從供應鏈成員跨組織即興視角研究即興行為對新產品開發績效的影響機制，并引入供應鏈敏捷性作為中介變量，環境動態性作為調節變量，探索跨組織即興對新產品開發績效的具體作用路徑和機制，從而為企業在快速多變的外部環境下提升新產品開發績效提供決策參考。
二、理論基礎和研究假設
(一)跨組織即興和供應鏈敏捷性
即興指未經事先約定的、沒有經過事先規劃的行動。Vera[9]將組織即興定義為企業為達到客觀目標，自發性和創造性地使用新方法的行為。Pavlou[10]認為組織即興通過自發地重新配置現有資源，創新性地處理緊急的、不可預測的環境狀況。借鑒學者們研究成果，本文將跨組織即興定義為供應鏈成員協同配合，自發性和創造性地處理運營中突發性事件的行為。
供應鏈敏捷性是以靈活性和速度/響應性為特征，跨越組織結構、流程、信息系統和組織心智的能力[11]，使公司能夠應對不斷變化的市場環境。根據已有研究，供應鏈敏捷性的前因變量大致可分為操作性因素和戰略性因素。操作性因素包括產品/服務質量改善、制造/采購/物流柔性、流程/信息集成、伙伴關系管理、市場敏感性等；戰略性因素包括供應鏈整合、產品/市場戰略、學習/技術/市場導向等[12]。但總體來看，現有研究主要強調企業通過戰略規劃，按照一定步驟，不斷優化操作性因素提高供應鏈敏捷性。這在某種程度上忽視了供應鏈敏捷性的動態能力屬性。動態能力是企業重新配置和整合資源以適應迅速變動環境的變革導向能力，具體表現為企業通過學習和吸收產生用以提升企業效能，并對一般運作慣例進行擴展和重構的組織過程和慣例[13]。供應鏈敏捷性可以讓企業供應鏈快速重新配置，特別是在動態和快速變化的環境中它擁有巨大的潛力。Blome[6]認為供應鏈敏捷性具備動態能力的屬性，它可以為企業帶來持續競爭優勢。作為一種動態能力，供應鏈敏捷性不能僅通過事先規劃的供應鏈管理實踐獲得，這些實踐側重于需求端或者供應端能力的局部、靜態優化。企業還需有意識通過“隨機應變”的供應鏈管理實踐提升敏捷性，這種實踐可以對已有的供應鏈運作慣例進行持續優化更新，使其能夠匹配不同的問題情境。
跨組織即興正是一種“隨機應變”的供應鏈管理實踐方式。它的“即時性”特征可以讓供應鏈成員在缺乏共同計劃的情況下對突發問題作出迅速反應，“創造性”特征可以讓供應鏈成員通過創新的方式去解決問題。它通過快速整合需求端和供應端能力以及靈活配置供應鏈資源，即時處理運營中的重大突發性問題。此外即興是一種特殊類型的組織學習，它通過探索和嘗試產生“即興化知識”[14]，即興化知識具有隱性知識特征?？缃M織即興可以看成是供應鏈成員為解決經營中突發問題而開展的集體實時性、試誤性學習，學習的結果將為供應鏈運作添加新的慣例，增強供應鏈對環境的適應性，從而進一步提升供應鏈敏捷性。根據上述分析，提出如下假設：
H1：跨組織即興對供應鏈敏捷性具有正向影響。
(二)供應鏈敏捷性和新產品開發績效
在動蕩的商業環境中，速度而不是成本領先主要影響客戶服務和差異化能力。供應鏈敏捷性可以加強企業與上下游客戶的聯系，更好感知技術和客戶需求的變化，從而為新產品開發提供方向，響應客戶對產品的不穩定和多樣性的需求[15]。敏捷供應鏈可以快速滿足客戶訂單，及時和頻繁推出新品，快速實現戰略合作伙伴結盟[16]。高敏捷性需要縮短產品開發周期和交貨提前期、提高產品定制水平、改善客戶服務和交貨可靠性[17]，這些措施有利于縮短新產品上市時間，提高新產品開發質量和客戶滿意度。因此供應鏈敏捷性是一種高價值的運營能力，符合VRIN(Valuable、Rare、ImperfectlyImitable、Non-substituable)資源特征，構成了RBV(Resource-basedView)理論下的戰略資源，對于提高業務績效至關重要。綜合上述分析，提出如下假設：
H2:供應鏈敏捷性和新產品開發績效正相關。
(三)供應鏈敏捷性的中介作用
即興和新產品開發績效之間的關系得到了國內外較多學者的關注。Akgün[18]發現即興可以加快新產品上市的速度，知識應用在團隊即興與新產品成功之間起中介作用。阮國祥[14]發現組織即興以隱性知識創造為中介影響創新績效。周健明[19]發現團隊即興對初創企業的新產品開發績效有顯著正向影響。但現有研究多集中于團隊和組織層次，跨組織即興對新產品開發績效的影響機制尚不明晰。
本文認為跨組織即興的作用在于通過實現供應鏈上企業的“即興協奏”，而不是企業的“獨角戲”來促進新產品開發績效的提升。在新產品開發過程中，技術、制造、市場、政策等諸多層面的突發問題都可影響開發進度和市場成功率。供應鏈上下游企業通過跨組織即興實現即時協同，創新性地處理各種預料不到的狀況，并在此過程中積累經驗，將有價值的即興經驗轉化為組織慣例。買憶媛指出即興如果通過組織學習發展成為組織慣例，將能提升動態環境下的組織績效[7]。供應鏈敏捷性是組織在動蕩環境中生存發展的重要能力，其實質是體現為組織慣例的動態能力[20]。經即興轉化而成的慣例將不斷為供應鏈敏捷性添加新的元素，使其能持續適應新環境。基于上述分析，提出如下假設：
H3：跨組織即興對新產品開發績效有顯著正向影響。
H4：供應鏈敏捷性在跨組織即興和新產品開發績效之間發揮中介作用。
(四)環境動態性的調節作用
環境動態性是指行業環境中的波動性或不確定性。高度動蕩的環境下，組織必須更快地應對不可預見的變化，決策過程也更為復雜。雖然即興并不總是帶來積極的結果，但是環境動態性越高，組織越需要通過即興的方式去完成任務，即興對績效的影響越顯著。當外部環境變化劇烈，企業家缺乏行動指南時，即興決策將發揮重要作用[21]。Nuwidth=11,height=11,dpi=110ez[22]通過對400個新產品開發項目的調查，發現即興會導致新產品開發成本上升，而環境動態性負向調節二者關系。王軍[23]發現環境動態性正向調節組織即興對競爭優勢的影響。馬鴻佳[24]發現環境動態性正向調節即興行為對新創企業績效的影響?；谏鲜龇治?，提出如下假設：
H5:環境動態性在跨組織即興和新產品開發績效之間發揮正向調節作用。
跨組織即興難免會產生額外成本，保持高供應鏈敏捷性也會消耗企業的資源，在動態性較低的環境下實施跨組織即興和保持高供應鏈敏捷性可能得不償失。供應鏈敏捷性有利于企業應對新產品開發中的常規性突發問題，如提前期調整、設備故障、供貨商延誤等；同時也能應對非常規性突發問題，如技術路線更改、零部件中斷、市場需求重大變化等。對于常規性突發問題，跨組織即興和高敏捷性的意義并不顯著。企業可以按照流程或者慣例去處理。但是對于非常規性突發問題，沒有既定流程和慣例可循，企業經常利用即興方式處理，并依靠高敏捷性推進新產品開發。Tseng[25]指出，在高不確定和動態的環境下，企業通過即興行為修改慣例和重新分配資源，以應對任務變化，追求績效的改善。
三、研究設計
(一)數據收集
本研究采用問卷調查的方式收集數據，在問卷發放之前，作者邀請到3位企業高管，此外還邀請了兩位從事該領域研究的同行專家，通過當面訪談和通訊交流的方式，征詢他們對本研究問卷所設題項的理解程度，對題項內容和表達措辭進行了討論交流。在他們意見基礎上，對部分問卷題項進行了修改。預調研階段，研究者選取了30家企業發放問卷，對問卷的信度和效度進行了驗證，確定了最終問卷。正式調研是通過作者的社會關系，進行問卷發放。樣本調查對象主要分布于山東、浙江、北京、江蘇、廣東等地的企業。共計回收問卷314份，篩除填寫不認真的問卷，最終整理獲得有效問卷260份。這些企業之中，從成立時間上看，15年以上的占比最大，占28.5%；從企業規模上看，員工人數少于100人的占比最大，占27.4%；從企業類型上看，民營企業占比最大，占42.8%。
(二)研究變量及其測量
本研究設計跨組織即興、供應鏈敏捷性、環境動態性和新產品開發績效4個變量的測度。為確保變量測度的效度和信度，本研究盡量選用國內外相關研究已經使用過的比較成熟的量表，同時根據本文研究內容情境適當修訂。
跨組織即興的測量參考Vera[9]對組織即興的研究，從自發性和創造性兩個維度，根據本研究內容適當改寫，通過7個題項測量。供應鏈敏捷性參考Swafford[27]、Cao[28]的量表，設定了6個題項。環境動態性參考Jansen[29]開發的量表，通過5個題項度量。新產品開發績效參考吳偉偉[30]，Mauerhoefer[31]的成果，通過6個題項測量。各變量測量題項具體如表1所示。此外，參考相關研究，選取企業成立年限、企業規模、企業類型作為控制變量。
四、實證分析
(一)信度和效度檢驗
本研究設計的問卷是在國內外成熟量表基礎上進行適當修改，這在很大程度上保證了問卷題項的合理性。通過SPSS23.0對數據進行信度和效度檢驗，各變量量表的Cronbach’>sɑ系數和KMO值均大于0.7，Bartlett球形檢驗概率P值小于0.01，因子載荷也均在0.5以上，說明問卷具有較好的信效度。為了避免共同方法偏差，使用Harman單因子檢驗的方法進行驗證，統計檢驗顯示因子的最大方差貢獻率小于40%，因此不存在明顯的共同方法偏差。此外，變量之間相關性、均值和標準差如表2所示。
(二)層次回歸分析
應用SPSS23.0軟件和多元回歸分析方法對提出的理論假設進行驗證,回歸分析數據結果如表3所示。
M1和M3分析了控制變量對供應鏈敏捷性和新產品開發績效的影響。M2、M4分別將跨組織即興對供應鏈敏捷性和新產品開發績效進行回歸，由數據可知，均顯著正相關(β=0.385，p<0.01；β=0.346，p<0.01)，假設H1、H3成立。M5考察供應鏈敏捷性對新產品開發績效的影響，二者顯著正相關(β=0.441，p<0.001)，假設H2成立。M6考察了供應鏈敏捷性的中介效應，加入供應鏈敏捷性作為中介變量之后，跨組織即興對新產品開發績效的影響系數變小，但依然顯著(β=0.206，p<0.01)，供應鏈敏捷性存在部分中介效應(β=0.373，p<0.001)，假設H4成立。再將相關變量中心化處理之后，M7檢驗環境動態性對跨組織即興和新產品開發績效主效應關系的調節作用。通過表3數據可知，主效應調節作用顯著(β=0.135，p<0.05)，假設H5通過驗證。
(三)被中介的調節效應檢驗
為進一步檢驗被中介的調節效應，根據Muller[32]的建議，首先檢驗調節變量(環境動態性)對主效應(跨組織即興→新產品開發績效)的調節作用，然后檢驗環境動態性對自變量與中介變量(跨組織即興→供應鏈敏捷性)的調節作用，最后檢驗它對中介變量與因變量(供應鏈敏捷性→新產品開發績效)的調節作用，相關結果見表4。
從表4可以看出，M1中，跨組織即興與環境動態性的交互系數顯著(β=0.135，p<0.05)，說明環境動態性在主效應中發揮調節作用。M2中，將供應鏈敏捷性設置為因變量，回歸結果顯示，跨組織即興與環境動態性的交互項并不顯著(β=0.105，p>0.05)，說明環境動態性在跨組織即興與供應鏈敏捷性關系中沒有發揮調節作用。M3結果表明，供應鏈敏捷性與環境動態性的交互項和新產品開發績效顯著相關(β=0.146，p<0.05)，而跨組織即興與環境動態性的交互項與新產品開發績效關系不再顯著(β=0.008，p>0.05)，說明環境動態性與跨組織即興和供應鏈敏捷性的交互項同時進入模型時，環境動態性與供應鏈敏捷性的交互作用更顯著。由此說明環境動態性正向調節供應鏈敏捷性在跨組織即興和新產品開發績效之間的中介作用，假設H6成立。
五、結論和討論
(一)研究結論
針對即興行為和新產品開發績效關系機制研究的不足，本文將即興行為拓展到跨組織層次，從供應鏈上企業協同即興的視角探討跨組織即興對新產品開發績效的影響，通過實證研究，得出以下結論：
1.跨組織即興對企業新產品開發績效有顯著正向影響
供應鏈合作創新已經成為企業新產品開發的主要模式，供應商和客戶的參與對新產品市場成功意義重大。單個企業的即興行為不足以有效地處理新產品開發過程出現的各類突發問題。供應鏈企業通過跨組織即興實現有效協同，實時分享信息和創意、整合資源，創新性地處理新產品開發中各類突發問題。相比于單個企業的即興行為，顯然跨組織即興更有利于新產品開發績效的提升。
2.跨組織即興對新產品開發績效的影響以供應鏈敏捷性為中介
跨組織即興是一種重要且特殊的供應鏈管理實踐，它能促進動態環境下供應鏈合作慣例的更新，提升突發狀況下企業協調供應鏈資源的動態能力。本文研究證明跨組織即興有利于提升供應鏈敏捷性，而敏捷性的提升對促進新產品開發績效有顯著積極影響，供應鏈敏捷性在跨組織即興和新產品開發績效之間發揮部分中介作用。
3.環境動態性在跨組織即興對新產品開發績效的直接和間接影響中均發揮顯著調節作用
環境動態程度越高，跨組織即興對新產品績效的正向作用越顯著。并且，供應鏈敏捷性對跨組織即興的中介作用也受到環境動態性的調節，環境動態性越高，供應鏈敏捷性在跨組織即興和新產品開發績效之間的中介作用越強。
(二)研究啟示
本研究為高度動態環境下的新產品開發管理實踐提供了一些啟示：①跨組織即興是新產品開發績效的重要推動因素。企業利用即興方式去處理新產品開發過程中各種意料之外的問題時，需要重視與供應商、客戶等供應鏈合作伙伴的跨組織實時協同，才能取得更好的效果。②跨組織即興是促進供應鏈敏捷性提升的重要因素。企業往往從靜態資源的角度去看待敏捷性，注重軟硬件系統的優化，如敏捷制造系統、信息管理系統等。然而卻忽視了供應鏈敏捷性是一種動態能力，需要通過供應鏈管理實踐不斷提升和優化。尤其是在高度動蕩的環境下，供應鏈企業的協同即興可以為供應鏈敏捷性添加更多有效地處理突發問題的組織慣例，使敏捷性與環境的適配性不斷增強。③環境動態程度越高，通過跨組織即興方式去提升新產品開發績效的效果越好。對企業新產品開發而言，跨組織即興并不是有百利而無一害的良藥，它會產生額外的成本。在高動態環境下，即興行為的收益會超過它產生的成本，帶來正效用。因此在重視即興管理的同時，企業也不可忽視計劃管理，二者相輔相成，更有利于績效的提升。
(三)研究不足和展望
論文的研究局限和未來研究方向主要在于：①文中跨組織即興構念的測量是在已有的即興量表上，根據研究主題改編而成。但跨組織即興可能具有一般意義的組織即興沒有的特殊屬性，后續需要通過更深入的研究，例如扎根分析，對跨組織即興的特征屬性進行深入的探索。②論文使用橫截面數據進行研究，分析的是企業及供應鏈在某一時期相關變量之間的作用關系。后續可以考慮采用追蹤案例研究，利用縱向數據，對某個企業及其所在供應鏈進行跟蹤研究，探究跨組織即興是如何影響供應鏈敏捷性提高，并進而驅動新產品開發績效發生變化。
作者：阮國祥 單位：山東工商學院 管理學院
新產品開發研究篇3
創新是現代企業成長和發展的關鍵驅動力，能夠幫助企業適應瞬息萬變的市場環境，提高效益[1]。近年來，隨著產品和服務日益復雜化以及顧客需求不斷變化，企業越來越重視開放式創新[2]。顧客作為最終產品與服務的購買者，是企業重要的外部資源[3]，顧客參與企業產品創新的重要性已經得到了眾多學者的認可[4-6]。傳統線下環境中，受時間、空間等客觀因素影響，顧客很難充分參與到企業產品創新活動中?；诨ヂ摼W技術的虛擬社區作為人與人之間信息溝通、知識共享平臺，為企業在線獲取顧客知識提供了便利和機遇。當前，越來越多的企業將網絡社區作為創意、外部知識、技術的來源[7]。戴爾、寶潔、星巴克、海爾、華為、小米、美的等企業紛紛構建虛擬社區平臺，在線與龐大的用戶群體進行交互式創新活動，以滿足互聯網時代下個性化、碎片化的用戶需求。已有文獻表明，基于虛擬社區的顧客參與對新產品新穎性和上市速度具有顯著促進作用[8-11]，然而尚沒有學者考慮虛擬社會資本在傳導機制中的調節效應。虛擬社區是指社區成員遵守相同法則、價值觀和行為規范的網絡社交平臺[12]，構建網絡虛擬社區，宛如現實生活中的人際網絡，促進個體之間的社會互動和協作，并形成彼此信任和一定的社會規范，產生社會資本。虛擬社會資本不僅影響顧客參與意愿，并與企業及其他顧客之間形成一個社會互動群體，還影響顧客知識與信息共享質量，進而影響虛擬社區中企業和顧客共同開發的新產品績效。因此，本文對虛擬社會資本在虛擬社區中顧客參與和新產品開發績效之間的調節效應進行深入探討，研究企業在虛擬社區環境下增強顧客參與積極性，提高產品創新績效的途徑與方法。
1研究綜述
顧客提供的信息和知識對致力于創造成功產品的企業來說很有價值。在過去幾十年里，企業與顧客的交互策略隨著顧客角色轉變發生了變化[13]。企業逐漸通過顧客參與將顧客融入產品創新流程中，挖掘顧客需求[14-15]。顧客由被動的“觀眾”角色轉變為積極參與新產品開發活動的成員，顧客參與創新成為日益普遍的現象[16]。顧客知識的兩個主要特征影響企業和顧客協同創新的有效性。首先，顧客的信息和知識通常具有粘性，意味著獲取、傳輸和使用成本很高[17-18]。其次，客戶需求高度多樣化使企業很難了解客戶并提供滿足主流客戶需求的產品[19]。隨著信息技術發展，虛擬社區為企業和龐大的顧客群體營造了一個開放式在線創新環境，企業在其中可以進行在線市場調研或授權高級用戶使用設計工具包進行在線設計，從而降低用戶知識粘性，滿足顧客個性化需求[20]。社區中參與者所扮演的角色分為6種，即專家、想法創造者、有效貢獻者、社交家、被動的評論者、被動的想法創造者，他們在提交方案、參與評論、交流行為等方面貢獻的內容和質量各不相同[21]。從創意產生到產品上市，虛擬社區中顧客可以參與企業新產品開發所有階段，并擔當不同角色[22]。
顧客參與新產品開發是顧客與企業員工合作創新過程，為企業獲取顧客知識特別是隱性知識提供了有利條件。Taherparvar等[23]認為，顧客知識對產品創新速度和創新質量，以及經營和財務方面的表現均具有積極影響。虛擬社區不受時間和地域限制可進行多方交互，信息透明度高[24]，如日本株式會社良品計劃(MUJI)在新產品開發過程中，在線與顧客進行頻繁對話與互動。據統計，該企業通過虛擬社區與用戶共同開發產品的3年總銷售額比企業內部設計師開發的產品高出5倍左右[25]。Füller等[8]認為，虛擬社區中顧客能夠帶來高質量且非常詳細的產品問題解決方案，上述方案在新穎性、市場潛力、技術可行性等方面具有較高價值；Haavisto[10]研究發現，在企業創建的社區中成員具備的產品知識越豐富，提出的問題和建議也越專業，該類社區所生成的顧客知識對企業產品新穎性的提升作用就越大；王莉等[11]研究用戶在線參與和新產品開發績效之間的關系，結果表明，顧客在線參與想法產生、設計與開發、產品測試等軟件開發各個階段，最終能對軟件上市速度產生正向作用；Chan[9]認為，虛擬社區中顧客可以在線參與創意與概念產生、產品設計與制造、新產品測試與上市等環節，并加快新產品市場投放速度；Djelassi&Decoopman[26]指出，顧客在線參與新產品開發有利于縮短產品開發周期，降低開發成本，降低開發不確定性并提高顧客滿意度等；Chang&Taylor[27]運用元分析方法研究不同情景下的顧客參與價值，發現在構思和上市階段讓客戶參與，通過縮短上市時間可以直接和間接提高新產品財務績效，而客戶參與開發階段則會延遲上市時間，進而降低新產品財務績效。
社會資本是一種關系資源，鑲嵌于人際、群體及社會網絡中，劃分為結構維度、關系維度和認知維度[28]。結構維度主要包括互動關系和社交網絡形態；關系維度主要是指信任、認同等情感因素；認知維度主要是指共享語言和愿景等。互聯網的出現使社會網絡中的人際互動由線下轉至線上，由電腦、服務器構架而成的虛擬網絡在相互連接的一剎那便具備了社群特性，構建在網絡上的“虛擬社區”宛如現實環境中的人際網絡，虛擬網絡環境下產生的社會資本稱為虛擬社會資本。李寧寧和王愛娟[29]界定了虛擬社會資本概念，即在線用戶以虛擬社區為媒介，以符號為主要形式，通過建立與其他用戶及虛擬社區本身之間的認同關系獲得虛擬資源，其可轉換為現實社會資本。他們認為，虛擬社會資本和現實社會資本之間存在異同，共同之處是兩者均著眼于社會關系資源，目的均是為了獲取物質利益或者聲譽等非物質利益。不同之處在于與傳統社會資本相比，虛擬社會資本存在虛擬性和不平衡性；Chiu等[30]探討了虛擬社區Blueshop中成員知識共享動機，以及虛擬社會資本對成員知識共享數量和質量的影響。研究表明，結構資本中的社會互動對成員知識共享數量具有正向作用，關系資本中的信任對知識共享質量具有正向作用，互惠規范和社區認同對知識共享數量具有正向作用，認知資本中的共享語言對社區成員知識共享質量具有正向作用。共同愿景對社區成員知識共享質量具有正向作用，卻對數量具有負向作用；Chang&Chuang[31]分析了個體共享知識質量與數量的影響因素，結果顯示，關系資本中的社區認可、互惠以及認知資本中的共享語言對知識共享質量和數量具有顯著正向作用。結構資本中的社會互動和關系資本中的信任對知識共享質量具有正向作用，卻對數量沒有影響；Yao等[32]認為，成員之間的知識共享是吸引和留住社區用戶的關鍵，社會資本與團隊學習、知識共享正相關，團隊學習及知識共享正相關，社會資本、知識共享與社區成員忠誠度呈正相關關系；劉海鑫等[33]分析虛擬社區中社會資本的3個維度之間以及社會資本對社區成員知識貢獻行為的影響。結果表明，社會交互關系對共享語言和信任具有顯著正向作用，共享語言對信任具有顯著正向作用，三者又共同影響社區成員知識貢獻行為；趙大麗等[34]研究社會資本、知識共享態度、知識共享意愿三者之間的關系，結果表明，結構資本、關系資本和認知資本都對社區用戶的知識共享態度具有顯著影響，且關系資本的影響最大。
綜上所述，大部分研究表明，虛擬社區中顧客參與對產品新穎性和上市速度具有正向作用[8-11,26]，個別研究表明，顧客在構思和上市階段參與能夠加快上市速度，而在開發階段參與則會減緩上市速度[27]。虛擬社會資本的各維度對社區成員知識共享質量與數量具有顯著影響[30-34]。現有研究未涉及虛擬社會資本在虛擬社區中顧客參與和新產品開發績效之間的調節作用。此外，已有研究在虛擬社會資本維度與要素選擇上存在較大差異，且所關注的社區中僅存在一種互動關系，即社區成員之間的互動。本研究關注的虛擬社區中明顯存在兩種社會互動關系，即企業和顧客之間的互動以及顧客與顧客之間的互動。因此，有必要重新劃分虛擬社會資本中的結構維度。最后，大多數已有研究集中于探討虛擬社會資本對成員知識共享水平或者意愿的直接作用，本研究則聚焦于產品創新領域的虛擬社區，社區內虛擬社會資本不僅關乎顧客共享知識的質量和數量，進而影響顧客和企業共同開發的新產品績效，還關乎顧客是否愿意加入社區，與企業及其他顧客如何進行互動。因此，有必要深入考察虛擬社會資本在該類虛擬社區中顧客參與和新產品開發績效之間的調節作用。
2理論分析與研究假設
虛擬社區的價值本質上是基于社區成員在知識共享活動中的參與和深層次互動，知識共享活動是一種社會化和基于情境的過程，受社會資本特征的顯著影響[33]。本研究聚焦于產品創新領域的虛擬社區，社區內虛擬社會資本是指通過企業和顧客以及顧客與顧客的互動發展而來的社會關系，形成社會網絡，產生信任、規范或者共同價值觀等存量，能使成員在社區內進行社會活動時實現目標。根據Chiu等[30]、Chang&Chuang[31]對虛擬社會資本的結構資本、關系資本和認知資本的定義與闡釋，結合虛擬社區特性，本文采用社會互動和中心性測量虛擬社區內的結構資本。由于虛擬社區中既有企業與顧客的交互，也有顧客和顧客的交互，故本文將社會互動這一維度劃分為企業與顧客之間的互動以及顧客與顧客之間的互動兩個維度。此外，選取顧客對虛擬社區的認同測量關系資本，選取共享語言對認知資本進行測量。
由于社區成員來自不同區域甚至不同國家，彼此互不相識，因而形成的是橋接式社會資本。它不僅會影響顧客是否自愿加入，并與企業及其他顧客之間形成一個社會互動群體，還會影響顧客共享知識與信息的質量，進而影響虛擬社區中企業和顧客共同開發的新產品績效。結構資本反映了虛擬社區中企業和顧客、顧客與顧客之間聯系的頻繁程度及密切程度。虛擬社區提供了一個零距離互動平臺，拉近了企業和顧客及顧客與顧客之間的距離，為用戶互動并分享產品體驗以及討論產品創新相關話題提供了便利。企業通過社會交互加強與顧客溝通，驅動顧客深度表達潛在需求，甚至顧客并未思考到的想法也會在與企業的互動過程中迸發[35]。Lüthje[36]認為，用戶之間的交流能夠促進不同思想交融和碰撞，從而產生創新行為。關系資本反映了顧客對企業虛擬社區的信任和認可程度；劉海鑫等[33]研究發現，虛擬社區成員之間的信任能夠促進個體知識貢獻行為。一個成員聯系緊密、互相信任與協作、具有強歸屬感的虛擬社區能吸引更多顧客參與其中，使其更積極地與企業和其他顧客進行交互，貢獻自己的知識和信息，進而使企業在更廣泛的范圍內更深層次地獲取顧客需求、偏好、建議甚至抱怨等信息與知識。認知資本由社區用戶之間的共享語言、共同目標及價值觀等因素構成，本研究采用共享語言加以衡量。共享語言是顧客在網絡社區中獲取或者傳遞知識的基礎，能夠促進網絡社區中各主體之間的有效溝通；Chiu等[30]認為，共同語言代表網絡社區用戶之間知識重疊部分，有利于用戶的知識共享和交流，進而促進創新行為。因此，本研究認為，虛擬社會資本的3個維度，即結構資本、關系資本、認知資本在交互式信息提供和新產品新穎性之間具有正向調節作用，并提出以下假設：H1a：結構資本正向調節交互式信息提供與新產品的新穎性之間的關系；H1b：關系資本正向調節交互式信息提供與新產品的新穎性之間的關系；H1c：認知資本正向調節交互式信息提供與新產品的新穎性之間的關系。
Sawhney等[37]認為，虛擬社區為企業吸引和邀請顧客參與產品創新活動，降低顧客信息與知識獲取成本，鼓勵顧客為企業貢獻知識和技能等方面提供了便利。與線下環境相比，虛擬社區中的顧客參與能夠跨越時間和空間，實現顧客和顧客之間、顧客與企業之間實時交互，從而提高顧客參與頻率和速度，縮短開發周期，提升新產品開發速度。一個企業與顧客、顧客和顧客密切聯系，社區成員具有高度認同感的社區能夠快速將市場信息傳遞給企業。此外，從擁有共同語言的社區中傳遞出來的信息可降低企業解讀成本，使企業更快地開發出新產品。因此，本研究認為虛擬社會資本的3個維度，即結構資本、關系資本和認知資本在交互式信息提供與新產品上市速度之間具有正向調節作用，并提出以下假設：H2a：結構資本正向調節交互式信息提供與新產品上市速度之間的關系；H2b：關系資本正向調節交互式信息提供與新產品上市速度之間的關系；H2c：認知資本正向調節交互式信息提供與新產品上市速度之間的關系。
在線參與創造是更深層次的顧客參與，相對于交互式信息提供維度中顧客在線提供自己的需求、偏好等市場信息，前者側重于顧客在產品創意、概念開發、方案設計以及產品測試等環節貢獻自身知識和技能。顧客知識分為顧客需要的知識、關于顧客的知識以及來自顧客的知識，其中，來自顧客的知識是企業創新的動力和源泉。顧客參與新產品開發活動，即為顧客和企業聯合解決產品設計、生產問題的過程，由此，企業可以更好地獲取消費者的隱性知識并降低成本[4]。也就是說，顧客在線參與創造能夠為企業帶來大量異質性知識，與企業現有知識基礎進行結合，創造出新的知識。Batjargal[38]研究發現，知識異質性對企業產品多樣性存在促進作用，然而，如果密切與同質網絡進行合作，則會對產品開發績效產生負向影響。虛擬社會資本分為結構資本、關系資本和認知資本，但是上述3個不同維度并不是割裂的3個概念，而是彼此之間存在相互作用關系[33]。虛擬社區環境中，來自不同地域、甚至不同國家的個體通過網絡連接在一起，企業和顧客、顧客和顧客之間的社會交互會形成強關系，產生社區認可和共享語言，進而強化各主體間的合作關系。一個交互關系顯著、社區認可度高和共享語言的虛擬社區所擁有的知識會趨向于同質化，若企業與該類虛擬社區進行合作，則不容易碰撞出具有新穎性的產品創意和設計方案。因此，本文認為，虛擬社會資本的3個維度，即結構資本、關系資本和認知資本在顧客在線參與創造與新產品新穎性之間起負向調節作用，并提出如下假設：H3a：結構資本負向調節在線參與創造與新產品新穎性之間關系；H3b：關系資本負向調節在線參與創造與新產品新穎性之間關系；H3c：認知資本負向調節在線參與創造與新產品新穎性之間關系。
此外，在線參與創造包括顧客在線參與產品創意產生和概念開發、產品設計與生產及產品原型測試等新產品開發各階段。首先，在產品創意產生和概念開發階段，顧客是企業產品創意的主要來源，既能在線提交自己的創意構思，還能對其他顧客提交的創意構思進行在線評價。其次，產品設計和生產階段，Nambisan[15]以共同創造者形容顧客在此階段的角色，顧客能夠在線提交產品設計方案，討論新的產品理念或改進方案等。最后，產品原型測試階段，顧客通過在線虛擬產品原型體驗提出新想法和附加要求，上述信息對研發團隊非常重要。然而，不同于交互式信息提供階段只需要通過數據挖掘即可發現市場需求與顧客偏好，這一階段顧客提交的創意構思、設計方案、產品原型體驗及相關評論需要企業認真進行審核與評估，以選出最佳方案。企業和顧客之間的以及顧客與顧客之間交互越強，共享語言程度越高，就越能提高顧客在線參與創造的熱情。其過程中可能會出現偏離產品創新主題的無用信息，大量無用信息和知識涌入會給企業篩選帶來負擔，拖延新產品開發周期。故本文認為，虛擬社會資本中的結構資本與認知資本在在線參與創造和新產品上市速度之間起負向調節作用，并提出如下假設：H4a：結構資本負向調節在線參與創造與新產品上市速度之間關系；H4b：認知資本負向調節在線參與創造與新產品上市速度之間關系。
關系資本是個體關系之間情感特征的社會資本維度，可以采用信任、互惠和認同等進行測量[28]。本文選取顧客對虛擬社區的認同測量關系資本維度。在線參與新產品開發能夠增強顧客對社區的認同感，社區認同感越強，顧客對通過在線交互方式創造的產品認同感就越強，部分顧客很可能成為企業新產品網絡預售的第一批消費者，進而加快新產品上市速度。例如，無印良品(MUJI)通過虛擬社區在線與顧客進行交互式產品創新活動，設計方案確定后會先在社區內招募第一批購買者，當預售數量超過最小生產量便投入生產，并開始在網店和實體店同時進行發售。若顧客對社區認同度高會第一時間通過網絡進行認購，企業則會在更短時間內募集到達到最小量生產的訂單數，進而加快產品上市速度。因此，本文認為，虛擬社會資本中的關系資本在在線參與創造和新產品上市速度之間起正向調節作用，并提出如下假設：H4c：關系資本正向調節在線參與創造與新產品上市速度之間的關系。基于上述文獻回顧和理論假設，本文構建了虛擬社區中顧客參與、新產品開發績效和虛擬社會資本關系理論模型，如圖1所示。
3研究設計
3.1變量測量
本研究涉及3個變量，其中，解釋變量為虛擬社區中的顧客參與，被解釋變量為新產品開發績效，調節變量為虛擬社會資本。采用Likert5分刻度對每個題項進行測量，“1”表示“完全不同意”，“5”表示“完全同意”。
關于虛擬社區中顧客參與，基于Fang[39]、姚山季等[40]的研究成果，結合虛擬社區特性，從交互式信息提供和在線參與創造兩個維度進行測量，共計8個題項。關于新產品開發績效，同樣借鑒上述學者的研究，采用新穎性和上市速度對基于虛擬社區企業與顧客共同開發的新產品績效進行測量，共計11個題項。關于虛擬社會資本，基于Chiu等[30]、Chang&Chuang[31]開發的量表，采用結構資本、關系資本和認知資本3個維度進行測量，共計17個題項。結構資本采用互動關系和中心性測量，關系資本采用社區認同測量，認知資本采用共享語言測量。其中，關于結構資本的互動關系，以往研究主要針對社區中存在的一種互動關系，故采用社區成員之間的互動關系進行測量，但本研究關注的虛擬社區中存在兩種互動關系，因此，將社會互動這一維度劃分為企業和顧客互動及顧客與顧客互動兩個子維度進行測量。信度和效度檢驗結果表明，本研究的結構資本量表具有較好的信度(α系數分別為0.729、0.849和0.736)和效度。
本文選取企業成立年限、企業年銷售額、企業員工人數和顧客在線參與強度等4個指標作為控制變量。以虛擬社區為溝通媒介，顧客可以在線參與創意產生、概念開發、設計與開發、產品測試和商業化等企業新產品開發活動的5個階段。本研究將參與3個及3個階段以上的顧客在線參與界定為強參與，其余為弱參與，并設置虛擬變量，強參與賦值為“1”，弱參與賦值為“0”。
3.2樣本選擇與數據收集
本文實證研究對象為建有虛擬社區，并通過虛擬社區與顧客進行交互式產品創新的企業，數據來自于我國廣東、浙江、江蘇、福建、山東、北京、上海等22個省市企業，主要包括軟件和信息技術服務、互聯網和相關服務、服飾制造、家電制造、家具制造等行業企業。受訪者包括以社區群主或管理員身份在線的企業營銷主管、研發主管等。在問卷設計初期階段，選擇兩位就職于符合樣本條件的企業管理人員以及一位社群營銷咨詢師進行深度訪談，以探索虛擬社區中顧客參與和虛擬社區中的結構資本劃分維度與測量題項。隨后將問卷呈交給3位專家教授進行修改，并進行預調研，問卷經過多次修改和完善，最終定稿。大規模網絡調研從2016年12月1日開始到2017年3月1日結束，最終獲得230家企業數據，有效問卷183份，有效回收率為79.565%，有效樣本描述性統計結果見表1和表2。
4數據分析與假設驗證
4.1數據正態性檢驗與共同方法偏差估計
正態性檢驗又稱為正態分布的擬合優度檢驗。參數估計和參數假設驗證是基于總體分布在一定類型的條件下展開的，其中最常見、最重要的分布類型是正態分布。本研究利用峰度和偏度檢驗各變量測量題項的數值是否服從正態性分布，分析結果顯示，大樣本統計數據偏度絕對值均小于1，峰度絕對值均小于2。因此，各測量條款數值基本服從正態性分布，可以進行下一步實證分析。共同方法偏差屬于系統誤差，在調研過程中為減少共同方法偏差的影響，采用匿名填寫方式，問卷題項也盡量避免語義表達模糊。數據回收后，采用Harman的單因子檢驗方法驗證本研究變量和樣本是否存在共同方法偏差。若數據中存在大量的共同方法偏差，將測量題項放在一起進行因子分析會出現一個單獨因子，或者能解釋變量大部分變異的一個共同因子。本文對虛擬社區中顧客參與、新產品開發績效、虛擬社會資本等3個變量涉及的所有測量題項進行因子分析，結果表明，并未出現一個共同因子解釋所有測量題項的大部分方差，最大因子僅解釋了總變異的10.878%。因此，測量過程中并不存在嚴重的共同方法偏差。
4.2量表信度與效度檢驗
首先通過α信度系數法檢驗各量表信度，其次通過探索性因子分析法檢驗各量表效度。虛擬社區中顧客參與量表包括兩個分量表，即交互式信息提供和在線參與創造，共計8個題項。對兩個分量表分別進行α信度檢驗，交互式信息提供α系數為0.775，在線參與創造α系數為0.737，均介于0.7～0.8之間，表明具有較好的信度。在效度檢驗中，首先對虛擬社區中顧客參與兩個維度的8個測量題項進行KMO測度和巴特利特球體檢驗(Bartlett,sTest)。結果顯示，KMO值為0.875，大于0.8，巴特利特球體檢驗的顯著性概率為0.000，小于0.01，說明適合作因子分析。探索性因子分析結果顯示，8個題項較好地反映在交互式信息提供和在線參與創造2個因子上，解釋了總方差的58.201%，說明具有較好的效度。
新產品開發績效量表包括兩個分量表，即新穎性和上市速度，共計11個題項。對兩個分量表分別進行α信度檢驗，新穎性α系數為0.804，上市速度α系數為0.870，大于0.8，表明具有較好的信度。在效度檢驗中，首先對新產品開發績效兩個維度的11個測量題項進行KMO測度和巴特利特球體檢驗(Bartlett,sTest),結果顯示，KMO值為0.866，大于0.8，巴特利特球體檢驗的顯著性概率為0.000，小于0.01，說明適合作因子分析。探索性因子分析結果顯示，11個題項較好地反映在新穎性和上市速度2個因子上，解釋了總方差的57.994%，說明具有較好的效度。
虛擬社會資本量表包括3個分量表，即結構資本、關系資本和認知資本，共計17個題項。結構資本又劃分為企業與顧客之間的互動、顧客和顧客之間的互動，以及中心性等3個子維度。首先，對結構資本的3個子量表進行α信度檢驗，企業與顧客之間的互動α系數為0.729，介于0.7～0.8之間；顧客與顧客之間的互動α系數為0.849，大于0.8；中心性α系數為0.736，介于0.7～0.8之間，表明量表具有較好的信度。其次，對關系資本量表進行α信度檢驗，α系數為0.814，大于0.8，表明具有較好的信度。最后，對認知資本量表進行α信度檢驗，α系數為0.707，介于0.7～0.8之間，表明具有較好的信度。在效度檢驗中，首先，對結構資本3個維度的10個測量題項進行KMO測度和巴特利特球體檢驗(Bartlett,sTest)。結果顯示，KMO值為0.860，大于0.8，巴特利特球體檢驗的顯著性概率為0.000，小于0.01，說明適合作因子分析。探索性因子分析結果顯示10個題項較好地反映在企業和顧客之間的互動、顧客與顧客之間的互動及中心性3個因子上，解釋了總方差的66.133%，說明具有較好的效度。其次，對關系資本測量題項進行KMO測度和巴特利特球體檢驗(Bartlett,sTest)，結果顯示，KMO值為0.804，大于0.8，巴特利特球體檢驗的顯著性概率為0.000，小于0.01，說明適合作因子分析。因子分析結果顯示，從4個題項中萃取出1個因子，可解釋總方差的64.247%，說明具有較好的效度。最后，對認知資本測量題項進行KMO測度和巴特利特球體檢驗(Bartlett,sTest)，結果顯示，KMO值為0.668，介于0.6～0.7之間，巴特利特球體檢驗的顯著性概率為0.000，小于0.01，說明較適合作因子分析。因子分析結果顯示，各題項特征值大于1的因子只有1個，可解釋總方差的63.682%，說明具有較好的效度。綜上所述，本研究理論模型涉及的所有變量量表均具有較高的信度和效度，可以在接下來的實證研究中加以使用。
4.3多元回歸分析
依據溫忠麟等[41]關于調節效應驗證的方法和步驟，運用層次回歸分析法檢驗虛擬社會資本的3個維度在虛擬社區中顧客參與和新產品新穎性之間，以及顧客參與和新產品上市速度之間的調節作用。對于回歸方程中的高階變量，即交互作用項，先進行數據中心化處理，再構造其乘積項，以消除多重共線性的影響。
以新穎性為因變量的虛擬社會資本調節效應的回歸分析結果如表3所示。模型1中，只將企業成立年限、企業年銷售額、企業員工規模和顧客在線參與強度等4個控制變量作為自變量加入，新穎性對企業成立年限(β=-0.007，p>0.100)回歸系數不顯著；新穎性對企業年銷售額(β=0.078，p>0.100)回歸系數不顯著；新穎性對企業員工規模(β=0.108，p>0.100)回歸系數不顯著；新穎性對顧客在線參與強度(β=0.173，p<0.050)回歸系數顯著。模型2在控制變量的基礎上增加兩個自變量，即交互式信息提供和在線參與創造，新穎性對交互式信息提供(β=0.229，p<0.010)、在線參與創造(β=0.299，p<0.010)的回歸系數顯著。模型3在模型2的基礎上加入調節變量，即虛擬社會資本中的結構資本，新穎性對交互式信息提供回歸系數不顯著(β=-0.003，p>0.100)，新穎性對在線參與創造回歸系數顯著(β=0.237，p<0.010)，新穎性對結構資本的回歸系數顯著(β=0.357，p<0.010)。模型4在模型3的基礎上引入結構資本分別和交互式信息提供、在線參與創造的交互項。模型4中，F值為10.305，且在顯著性水平p<0.001上顯著，表明該統計樣本和數據下，模型4的回歸方程是成立的。Adjusted-R2為0.315，說明控制變量、自變量、調節變量以及自變量和調節變量的交互項可以共同解釋因變量新穎性變動的31.500%。回歸結果顯示：新穎性對交互式信息提供和結構資本的交互項回歸系數顯著(β=0.247，p<0.050)，說明結構資本在交互式信息提供與新穎性之間起正向調節作用，H1a得到驗證。新穎性對在線參與創造和結構資本的交互項回歸系數不顯著(β=-0.061，p>0.100)，說明結構資本對在線參與創造和新穎性的調節作用不顯著，即H3a未通過驗證。
模型5在模型2的基礎上加入調節變量，即虛擬社會資本中的關系資本，新穎性對交互式信息提供回歸系數不顯著(β=0.012，p>0.100)，新穎性對在線參與創造回歸系數顯著(β=0.223，p<0.010)，新穎性對關系資本的回歸系數顯著(β=0.456，p<0.010)。模型6在模型5的基礎上引入關系資本分別和交互式信息提供及在線參與創造的交互項。模型6中，新穎性對交互式信息提供和關系資本的交互項回歸系數不顯著(β=0.108，p>0.100)，新穎性對在線參與創造和關系資本的交互項回歸系數不顯著(β=-0.094，p>0.100)，說明關系資本在交互式信息提供、在線參與創造和新穎性之間的調節作用不顯著，H1b和H3b未通過驗證。模型7在模型2的基礎上加入調節變量，即虛擬社會資本中的認知資本，新穎性對交互式信息提供回歸系數不顯著(β=0.113，p>0.100)，新穎性對在線參與創造回歸系數顯著(β=0.220，p<0.010)，新穎性對認知資本的回歸系數顯著(β=0.309，p<0.010)。模型8在模型7的基礎上引入認知資本分別和交互式信息提供及在線參與創造的交互項。模型8中，F值為9.928，且在顯著性水平p<0.001上顯著，表明該統計樣本和數據下，模型8的回歸方程成立。Adjusted-R2為0.306，說明控制變量、自變量、調節變量以及自變量和調節變量的交互項可以共同解釋因變量新穎性變動的30.600%?；貧w結果顯示：新穎性對交互式信息提供和認知資本的交互項回歸系數不顯著(β=0.101，p>0.010)，說明認知資本在交互式信息提供和新穎性之間的調節作用不顯著，H1c未通過驗證。新穎性對在線參與創造和認知資本的交互項回歸系數顯著(β=-0.167，p<0.100)，說明認知資本在在線參與創造和新穎性之間起負向調節作用，即H3c通過驗證。以上市速度為因變量的虛擬社會資本調節效應的回歸分析結果如表4所示。模型1中，只將企業成立年限、企業年銷售額、企業員工規模和顧客在線參與強度等4個控制變量作為自變量加入，上市速度對企業成立年限(β=0.046，p>0.100)回歸系數不顯著；上市速度對企業年銷售額(β=0.094，p>0.100)回歸系數不顯著；上市速度對企業員工規模(β=-0.142，p>0.100)回歸系數不顯著；上市速度對顧客在線參與強度(β=0.244，p<0.010)回歸系數顯著。模型2在控制變量的基礎上增加兩個自變量，即交互式信息提供和在線參與創造，上市速度對交互式信息提供(β=0.417，p<0.010)、在線參與創造(β=0.216，p<0.010)的回歸系數顯著。模型3在模型2的基礎上加入調節變量，即虛擬社會資本中的結構資本，上市速度對交互式信息提供回歸系數不顯著(β=0.132，p>0.100)，上市速度對在線參與創造回歸系數顯著(β=0.140，p<0.100)，上市速度對結構資本的回歸系數顯著(β=0.440，p<0.010)。模型4在模型3的基礎上引入結構資本分別和交互式信息提供、在線參與創造的交互項。模型4中，上市速度對交互式信息提供和結構資本的交互項回歸系數不顯著(β=-0.036，p>0.100)，上市速度對在線參與創造和結構資本的交互項回歸系數不顯著(β=0.020，p>0.100)，說明結構資本在交互式信息提供、在線參與創造和上市速度之間的調節作用不顯著，H2a和H4a未通過驗證。
模型5在模型2的基礎上加入調節變量，即虛擬社會資本中的關系資本，上市速度對交互式信息提供回歸系數顯著(β=0.246，p<0.010)，上市速度對在線參與創造回歸系數顯著(β=0.157，p<0.050)，上市速度對關系資本的回歸系數顯著(β=0.360，p<0.010)。模型6在模型5的基礎上引入關系資本分別和交互式信息提供及在線參與創造的交互項。模型6中，F值為16.277，且在顯著性水平p<0.001上顯著，表明該統計樣本和數據下模型8的回歸方程成立。Adjusted-R2為0.430，說明控制變量、自變量、調節變量以及自變量和調節變量的交互項可以共同解釋因變量新穎性變動的43.000%。回歸結果顯示：上市速度對交互式信息提供和關系資本的交互項回歸系數不顯著(β=0.026，p>0.010)，說明關系資本在交互式信息提供和上市速度之間的調節作用不顯著，H2b未通過驗證。上市速度對在線參與創造和關系資本的交互項回歸系數顯著(β=0.152，p<0.050)，說明關系資本在在線參與創造和上市速度之間起正向調節作用，H4b通過驗證。模型7在模型2的基礎上加入調節變量，即虛擬社會資本中的認知資本，上市速度對交互式信息提供回歸系數顯著(β=0.326，p<0.010)，上市速度對在線參與創造回歸系數顯著(β=0.154，p<0.050)，上市速度對認知資本的回歸系數顯著(β=0.244，p<0.010)。模型8在模型7的基礎上引入認知資本分別和交互式信息提供及在線參與創造的交互項。模型8中，上市速度對交互式信息提供和認知資本的交互項回歸系數不顯著(β=0.022，p>0.100)，上市速度對在線參與創造和認知資本的交互項回歸系數不顯著(β=0.004，p>0.100)，說明認知資本在交互式信息提供、在線參與創造和上市之間的調節作用不顯著，H2c和H4c未通過驗證。
5結果討論
(1)虛擬社會資本中的結構資本正向調節交互式信息提供和新穎性之間的關系，交互式信息提供×結構資本(β=0.247，p<0.050)，即結構資本越大，交互式信息提供對新穎性的影響越大。虛擬社會資本中的認知資本負向調節在線參與創造和新穎性之間的關系，在線參與創造×認知資本(β=-0.167，p<0.100),即認知資本越大，在線參與創造對新穎性的影響越小。虛擬社會資本中的結構資本在在線參與創造與新穎性之間不存在顯著調節作用，在線參與創造×結構資本(β=-0.061，p>0.100)，即在線參與創造對新穎性的影響不受結構資本的干擾；關系資本在交互式信息提供、在線參與創造和新產品的新穎性之間不具有顯著調節作用，交互式信息提供×關系資本(β=0.108，p>0.100)，在線參與創造×關系資本(β=-0.094，p>0.100)，即交互式信息提供、在線參與創造對新穎性的影響不受關系資本的干擾；虛擬社會資本中的認知資本在交互式信息提供與新穎性之間不存在顯著調節作用，交互式信息提供×認知資本(β=0.101，p>0.100)，即交互式信息提供對新穎性的影響不受認知資本的干擾。可以看出，結構資本在交互式信息提供和新穎性之間具有正向調節作用，而認知資本在在線參與創造和新穎性之間具有負向調節作用。結構資本反映了虛擬社區中各主體之間聯系的頻繁程度和密切程度，通過企業與顧客、顧客和顧客之間的緊密溝通、交流，能夠有效促進顧客知識轉移，來自下游用戶群體的信息可以幫助企業識別最新市場需求和機會，并研討產品概念和屬性。當企業接收到廣泛的市場信息，并基于此開發新產品創意和概念時，產品本身的創新性就已經大大提升。此外，關于認知資本的負向調節作用，課題組與網貨品牌研發經理們進行了交流，他們認為在線與顧客共同開發產品項目時，很多打破常規、標新立異的觀點來自不同職業背景的顧客，其觀點剛好與本文驗證結果相同，即認知資本在在線參與創造和產品新穎性之間存在負向調節作用。認知資本以共享語言進行測量，主要是指顧客與企業能夠使用相互理解的表述方式進行發帖和回帖，以相同的術語或者行話進行交流。在線參與創造是更深層次的顧客參與，不同職業、文化背景的顧客參與會帶來更多異質性知識，進而產生更新穎的產品創意和設計，反之亦然。
(2)虛擬社會資本中的關系資本正向調節在線參與創造和上市速度之間的關系，在線參與創造×關系資本(β=0.152，p<0.050)，即關系資本越大，在線參與創造對新產品上市速度的影響就越大。結構資本在交互式信息提供、在線參與創造和新產品上市速度之間不具有顯著調節作用，交互式信息提供×結構資本(β=-0.036，p>0.100)，在線參與創造×結構資本(β=0.020，p>0.100)，即交互式信息提供、在線參與創造對上市速度的影響不受結構資本的干擾；虛擬社會資本中關系資本在交互式信息提供與上市速度之間不存在顯著調節作用，交互式信息提供×關系資本(β=0.026，p>0.100)，即交互式信息提供對上市速度的影響不受關系資本的干擾；認知資本在交互式信息提供、在線參與創造和新產品的上市速度之間不具有顯著調節作用，交互式信息提供×認識資本(β=0.022，p>0.100)，在線參與創造×認知資本(β=0.004，p>0.100)，即交互式信息提供、在線參與創造對上市速度的影響不受認知資本的干擾?？梢钥闯?，只有關系資本在虛擬社區顧客在線參與創造和新產品上市速度之間起正向調節作用，其余則不存在顯著調節作用?？赡茉蛟谟?，企業通過虛擬社區與顧客在線共同開發新產品項目時，一般都會設置一個期限，時間的主動權掌握在企業手中。故虛擬社會資本的結構資本和認知資本在交互式信息提供、在線參與創造與新產品上市速度之間，以及關系資本在交互式信息提供和上市速度之間的干擾作用不很顯著。
6結語
本文以183家企業的虛擬社區為樣本，運用多元回歸分析法實證研究虛擬社區中社會資本的3個維度，即結構資本、關系資本與認知資本分別在顧客參與和新產品開發績效之間的調節作用。以往實證研究主要集中于虛擬社區顧客參與對新產品開發績效的直接或間接效應上[8-11,27]。本研究探討虛擬社會資本的3個維度分別在虛擬社區顧客參與的兩個維度，即交互式信息提供和在線參與創造與新產品新穎性及上市速度之間的調節作用，深化了已有研究對虛擬社區顧客參與和新產品開發績效之間關系的認識。結果表明，虛擬社會資本中的結構資本正向調節交互式信息提供和新穎性之間的關系，認知資本負向調節在線參與創造和新穎性之間的關系，關系資本正向調節在線參與創造和上市速度之間的關系，其余則不具有顯著調節作用。也就是說，要提升企業和顧客基于虛擬社區交互創造出來的新產品新穎性與上市速度，不是要求社區內虛擬社會資本越多越好，而是需要分維度進行管理。此外，以往學者對虛擬社會資本維度劃分局限于虛擬社區中僅存在單一互動關系模式[30-33]。本研究關注的虛擬社區中明顯存在兩種互動關系，即企業與顧客之間的互動及顧客和顧客之間的互動。因此，本文在原有維度劃分的基礎上，將結構維度中的互動關系劃分為企業和顧客之間的互動關系，以及顧客與顧客之間的互動關系，加上中心性，共計3個子維度并進行測量。最后，通過實證分析證明了上述兩種關系的存在，在理論上豐富了虛擬社會資本研究。
本研究結果對企業實踐也有一定的啟示。首先，在產品研發初級階段，即收集顧客需求、興趣偏好等市場信息階段，應盡可能地加強與顧客溝通和交流，通過制造話題和出臺一些鼓勵性政策引導顧客之間的交流，將顧客現有和潛在需求最大限度地挖掘出來。培養中心顧客，鼓勵他們在社區中積極發言，從而起到表率作用。必要時舉辦線下活動，將線上的“弱關系”變為線上、線下的“強關系”。其次，在線參與創造環節中盡可能地選擇不同文化、地域、職業背景的顧客參與，為企業注入豐富異質性知識，從而提高新產品新穎性。最后，對待社區成員要真誠、友好，向其提供非社區成員不能享受的優惠政策，營造親密的社區氛圍，增強用戶的社區歸屬感，鼓勵在線參與創造的顧客在新產品網絡預售階段下單，成為第一批消費者，從而提高新產品上市速度。
本文尚存在一定的局限性，首先，未考慮不同顧客類型對虛擬社區顧客參與和新產品開發績效關系的影響。現實中，企業客戶和個人客戶具備不同的特性，在參與行為、共享活動方面也存在一定差異。在后續研究中，可以對顧客類型作進一步拓展。此外，關系資本中僅測量了社區認可一個指標，沒有測量顧客與企業之間的信任以及顧客和顧客之間的信任，今后研究可以對上述方面加以討論。
作者：張潔 蔡虹 單位：西安理工大學 人文與外國語學院 西安交通大學管理學院
