基于用戶視角研究企業(yè)主導(dǎo)創(chuàng)新社區(qū)用戶參與和新產(chǎn)品創(chuàng)意產(chǎn)出的動(dòng)態(tài)關(guān)系。在理論分析的基礎(chǔ)上,利用方差分析實(shí)證檢驗(yàn)新產(chǎn)品創(chuàng)意產(chǎn)出不同階段用戶參與的變化。以12個(gè)社區(qū)共2400名用戶為研究對(duì)象的實(shí)證結(jié)果表明:伴隨創(chuàng)意產(chǎn)出數(shù)量的階段提升,用戶參與廣度和深度都逐漸提高;伴隨創(chuàng)意產(chǎn)出質(zhì)量的階段提升,用戶參與深度逐漸提高,而用戶參與廣度只在創(chuàng)意產(chǎn)出質(zhì)量后半階段有顯著提高。研究結(jié)果對(duì)我國消費(fèi)電子企業(yè)動(dòng)態(tài)采取措施引導(dǎo)用戶參與創(chuàng)新有一定指導(dǎo)意義。 

【文章來源】：技術(shù)經(jīng)濟(jì). 2020,39(09)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

創(chuàng)意產(chǎn)出數(shù)量不同階段用戶參與動(dòng)態(tài)演化路徑

表4為樣本數(shù)據(jù)在創(chuàng)意產(chǎn)出質(zhì)量不同階段用戶參與的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。結(jié)果表明參與廣度在創(chuàng)意產(chǎn)出質(zhì)量高級(jí)階段最高，平均為4.700；用戶參與深度也是在創(chuàng)意產(chǎn)出質(zhì)量高級(jí)階段最高，平均為22.921。圖2也顯示伴隨創(chuàng)意產(chǎn)出質(zhì)量階段的提升，用戶參與廣度和參與深度均呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，初步驗(yàn)證了H3和H4。進(jìn)一步方差分析結(jié)果見表5。結(jié)果顯示，用戶參與廣度和用戶參與深度在創(chuàng)意產(chǎn)出質(zhì)量3個(gè)階段都具有顯著性差異（P<0.001）。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]消費(fèi)者數(shù)據(jù)化參與的研發(fā)創(chuàng)新——企業(yè)與消費(fèi)者協(xié)同演化視角的雙案例研究[J]. 肖靜華,吳瑤,劉意,謝康.  管理世界. 2018(08)
[2]基于知識(shí)質(zhì)量的社會(huì)化問答社區(qū)用戶知識(shí)共享的演化博弈分析[J]. 王鵬民,侯貴生,楊磊.  現(xiàn)代情報(bào). 2018(04)
[3]在線品牌社區(qū)用戶間互動(dòng)對(duì)產(chǎn)品創(chuàng)意質(zhì)量影響的實(shí)證研究[J]. 李丹,胡瓏瑛.  技術(shù)經(jīng)濟(jì). 2018(02)
[4]企業(yè)虛擬社區(qū)用戶知識(shí)共享動(dòng)機(jī)的演變機(jī)制研究[J]. 趙亮,馮蒙朝,王瑞花.  情報(bào)理論與實(shí)踐. 2017(11)
[5]虛擬品牌社區(qū)信息質(zhì)量對(duì)社區(qū)用戶持續(xù)參與意愿的影響研究[J]. 梁文玲,楊文舉.  情報(bào)雜志. 2016(11)
[6]基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的用戶創(chuàng)新行為演化分析[J]. 鄭彤彤,謝科范.  管理學(xué)報(bào). 2015(12)
[7]非交易型虛擬社區(qū)用戶體驗(yàn)對(duì)持續(xù)使用意向的影響研究[J]. 曲霏,張慧穎.  情報(bào)雜志. 2015(09)
[8]在線品牌社區(qū)成員持續(xù)參與行為形成的動(dòng)機(jī)演變機(jī)制研究[J]. 賀愛忠,李雪.  管理學(xué)報(bào). 2015(05)
[9]社會(huì)資本、技術(shù)有效性與知識(shí)貢獻(xiàn)的關(guān)系研究——基于企業(yè)虛擬社區(qū)的實(shí)證研究[J]. 劉海鑫,劉人境,李圭泉.  管理評(píng)論. 2014(12)
[10]國外顧客在線參與新產(chǎn)品開發(fā)研究述評(píng)[J]. 范鈞,聶津君.  科技管理研究. 2014(08)



本文編號(hào)：3454103