用戶嵌入程度對企業創新績效影響機制研究
——以數字內容產業為例

郭 雯，董孟亞

（1.中國科學院科技戰略咨詢研究院，北京 100190；2.中國科學院大學公共政策與管理學院，北京 100049）

Von Hippel［1］教授早在20 世紀70 年代就提出了“用戶是創新者”的革命性觀點。隨著全球化競爭日益激烈，市場需求多元化、個性化快速變革，用戶參與創新成為企業及時響應市場需求，獲取競爭優勢的重要途徑。而下一代互聯網、云計算、大數據等新一代信息通訊技術的飛速發展，更為用戶參與創新提供了便捷友好的平臺與工具，使用戶參與創新成為可能。用戶創新的實質是用戶與企業的關系嵌入帶來的創新模式的改變。現有對用戶嵌入的研究多從開放創新、價值共創及嵌入性理論等視角展開研究，對用戶嵌入的動機［2-9］、用戶嵌入模式［10-16］、用戶嵌入途徑與技術等維度進行了深入探討［17-21］，并對用戶嵌入與企業創新績效的關系也開始了探索性研究。但隨著用戶嵌入企業參與創新過程的普及，用戶參與創新的模式也呈現多樣化發展趨勢，既有從創意思想開始就與企業共同進行創新的嵌入模式，也有用戶自身完成創新產品開發，借助企業平臺實現創新收益的模式。而現有研究對差異化的用戶嵌入企業的模式與企業創新績效之間的關系還缺乏深入的探討。因此，有必要從不同的用戶嵌入模式出發，具體探討用戶關系嵌入對企業創新績效的影響途徑與結果。本研究選取用戶創新模式較為典型的數字內容產業，界定用戶淺度嵌入和用戶深度嵌入兩種模式，以企業吸收能力為中介，探討用戶嵌入創新模式對企業創新績效的影響機制。

1 用戶關系嵌入與企業創新績效研究綜述

嵌入性與關系嵌入。“嵌入性”最早由Polanyi［22］在《大變革》(The Great Transformation)中首次提出，他認為，“經濟作為一個制度過程，是嵌入在經濟和非經濟制度之中的”。1985 年，Granovetter［23-24］重新對“嵌入性”進行了闡述，他認為，經濟活動是在社會網絡內的互動過程中發生的，把經濟組織作為獨立的個體進行分析是一個嚴重的誤解。并進一步將嵌入性分為關系嵌入性和結構嵌入性，認為關系嵌入性是關系雙方基于互惠預期而發生的雙向關系，關系雙方可以直接通過互惠聯系的紐帶獲取收益。這也是對嵌入性概念最初始、最傳統、最主流的分類方式。關系嵌入對企業創新績效的影響研究已較為成熟，學者們不僅驗證了關系嵌入對企業創新績效的正向影響［25-28］，更探討了關系嵌入對企業創新績效的影響機制［29-31］。

而隨著新一代信息技術的飛速發展和商業模式的多樣化，無論企業或是用戶，都已經不再是孤立的實施創新或使用創新產品與服務的個體，而是在創新全過程乃至產品生命周期全階段進行緊密互動、共生共演的創新群體。用戶嵌入企業的創新過程，獨立開發創新產品或服務交付企業使用或與企業共同完成創新的全過程已成為較普遍的創新現象。因此，用戶關系嵌入對企業創新績效的影響也開始了大量的探索性分析，主體研究是驗證用戶關系嵌入作為解釋變量［32-37］、中介變量或調節變量對創新績效的影響［38-40］。如，Fang［32-33］、研究顯示，顧客參與新產品開發會通過改善信息共享、顧客和供應商協作，以及增加顧客和供應商的有形專用性投資而創造新產品價值。Fang-Mei Tseng 等［36］以組織文化和溝通質量作為調節變量，研究了客戶共同創造與新產品績效之間的關系。Liwen Wang 等［37］采取邊界理論視角，將新產品的性質（市場型和技術型）作為調節變量，揭示了客戶參與與新產品開發性能的關系。Wang 等［38］將顧客關系嵌入作為中介變量，認為顧客參與會影響顧客關系嵌入的程度，從而影響企業的創新績效。Ylirenko 等［34］研究了顧客組合規模、收入集中度和關系嵌入對新產品開發數量的影響，并認為顧客組合規模負向調節關系嵌入和新產品開發的關系。Bonner 等［35］以產品的新奇性為調節變量，研究B2B 領域顧客企業的關系嵌入和知識異質性對新產品績效的影響。結果發現，關系嵌入和知識異質性有利于形成新產品優勢。姚山季［39］等、張欣等［40］將關系嵌入作為中介變量，對顧客參與新產品開發及其績效影響進行研究，結果發現強聯系和相互依賴性在參與創造和新產品開發績效之間的部分中介作用顯著。以上研究雖然對用戶嵌入與企業創新績效進行了關聯性研究，但對于用戶嵌入企業創新過程的不同程度如何影響企業創新績效，即用戶嵌入程度影響企業創新績效的機制與路徑仍缺乏具體的實證研究與定量分析。

2 理論假設

2.1 用戶嵌入程度對企業創新績效的影響

隨著用戶嵌入企業創新過程的現象越來越普遍，用戶嵌入企業進行創新的模式也趨于多元化，從生產者主導向共同創造轉變。傳統的新產品或新服務開發是以生產者為中心（Producer-centered），用戶并未被看作是潛在的創新者。近年來有創新領域、過程咨詢研究的學者提出了用戶作為“共同創造者”參與企業創新的角色，并指出企業需要邀請用戶與企業內部員工一起進行創新產品或服務的開發［41］。共同創造更注重企業與用戶之間的緊密交流和相互促進，以相互激發新思維、完善問題解決方案，表現出用戶與企業之間更強的交互性。許愛萍［42］對消費類電子信息產品顧客嵌入式開放創新過程和創新價值生成過程進行了剖析，認為顧客牢牢地嵌入到從企業技術資源選擇到最終商業化過程的全過程，為企業最終實現創新產品的市場價值提供了保證。Zhang Chao 等人［43］以海爾公司為例分析了制造業的價值共同創造中，在互聯網平臺和用戶互動的幫助下，用戶為企業提供產品理念和解決方案，用戶需求最大值實現同時也可以實現公司和員工的增值。

郭雯等［44］從嵌入性視角對數字內容產業的用戶創新模式進行研究，根據用戶嵌入企業創新過程的不同環節提出了被動卷入、主動參與共同創造的三種用戶創新模式。其中，主動參與模式指用戶獨立完成新產品或服務的開發并交付企業使用，與企業的關系嵌入程度較低，通過嵌入企業對新產品的展示與推廣平臺而獲取創新收益，企業也由于獲得了滿足用戶需求的創新產品或服務而提升創新績效，本文將此類用戶嵌入程度界定為淺度嵌入。

而共同創造模式則是用戶從創意思想開始便與企業共同進行研發、制造、營銷等，用戶的嵌入貫穿整個創新鏈條并獲取創新收益，與企業的關系嵌入程度較高且非常緊密，往往通過協議合約的形式實現從創意、開發、推廣到價值分成的全流程創新，本文將此類用戶嵌入程度界定為深度嵌入。

由此可見，雖然用戶嵌入企業創新的程度不同，但都對企業創新績效帶來了正向影響。基于此，本文提出以下假設：

H1:用戶淺度嵌入對企業創新績效有顯著影響

H2:用戶深度嵌入對企業創新績效有顯著影響

2.2 吸收能力對用戶嵌入模式與企業創新績效的中介作用

用戶嵌入是企業獲取外部知識的有效途徑［45］，可以為企業提供及時有效的信息，促進雙方的價值共創。但用戶的知識常常是隱性的，并具有粘性［46］，而企業的吸收能力正是對外部新知識價值識別的能力、消化知識的能力以及將新知識應用到商業終端的能力［47-48］。Zahra 等人［49］進一步將吸收能力分為潛在吸收能力（Potential Absorptive Capacity，包括知識獲取和知識消化能力）和實際吸收能力（Realized Absorptive Capacity，包括知識轉化和知識應用能力）。Uzzi 等人［50］的研究也指出，企業可以通過吸收能力對外部信息和技術的獲取、整合和利用，促進企業創新能力的提升，最終提高企業的新產品開發效率。Roberto［48］的研究發現吸收能力的概念可以從知識管理角度解釋中小企業與大型企業之間的差異，因為中小企業吸收知識的有限性以及更多的暴露在知識損失的風險中。根據Uzzi［50］、McEvily 等［51］對關系嵌入的界定可進一步從信任、信息共享、共同解決問題三方面探討吸收能力在用戶關系嵌入與企業創新績效的中介作用。

首先，如果用戶和企業互相信任，雙方之間將發生更多的知識交流，接受各個類型用戶的創新知識，將有助于對組織外部知識的吸收和獲取能力，進而提高企業的創新績效。同時，信任保證了合作雙方信守承諾，不會誤導對方［52］，從而提高企業從合作伙伴處獲得知識的準確性和可靠性。這樣得到的知識會被企業依賴和重視，從而增加了企業利用這些知識進行創新的可能性，即提高企業對外部知識的實際吸收能力。

其次，用戶和企業的信息共享可以提高企業現實吸收能力，進而推動企業創新［21,53］。尤其在知識經濟的當今時代，用戶掌握的信息對企業創新至關重要［15,54-55］，而企業本身的專業知識也能很好的幫助用戶進行創新，關系密切的網絡成員彼此交換著重要的信息、經營技術與知識。當用戶深入嵌入到企業創新過程中時，用戶和企業之間會發生較為深入的信息共享，用戶和企業交換信息的頻率和質量更好，在這個過程中，企業可能獲得很多原來不了解的新知識，用戶和企業一起不斷擴寬知識領域，彌補自身的不足，進而加強新知識的轉化和利用。

最后，當合作過程遇到困難時，用戶和企業之間在相互信任的基礎上往往會向對方提供支持，共同解決問題［56］，進而推動現有知識的轉化和利用以及新知識的開發利用，最終推動企業創新。Larson［57］指出在社會嵌入關系中，透過定期協商及彼此互相的彈性調整，廠商可共同解決問題并獲得直接回饋，進而促進組織學習及創新能力。同時，共同解決問題的過程中通過企業和用戶持久的互動，企業和用戶逐漸形成了雙方可以理解的行為規范和共同語言，促進隱性知識的轉移和學習［58］。企業通過和用戶共同解決問題，可以獲得用戶直接反饋的信息，這種信息的直接反饋提高了新知識獲得的準確性和及時性，提高了新知識在企業創新過程中的轉化和利用。

但基于嵌入性對用戶創新模式的分析可知，不同的嵌入模式中用戶嵌入企業創新過程的環節不同，與企業的關系嵌入程度也不盡相同。“共同創造”的關系嵌入程度顯著高于“主動參與”模式［42］。因此，不同的用戶嵌入程度是否仍能通過吸收能力對企業創新績效發生顯著影響還有待基于以下假設進行驗證。

H3:潛在吸收能力在用戶淺度嵌入對企業創新績效的影響中發揮了中介作用

H4:實際吸收能力在用戶淺度嵌入對企業創新績效的影響中發揮了中介作用

H5:潛在吸收能力在用戶深度嵌入對企業創新績效的影響中發揮了中介作用

H6:實際吸收能力在用戶深度嵌入對企業創新績效的影響中發揮了中介作用

綜合上述分析，本文的理論模型如圖1 所示。

圖1 本文理論結構模型

3 研究設計

3.1 數據收集

本文調查對象選取數字內容產業主要是由于用戶參與創新已成為該產業典型的創新模式。根據國民經濟行業分類(GB/T 4754-2017)代碼“657”對數字內容產業的概念界定，數字內容（digital content）產業指數字內容的加工處理,即將圖片、文字、視頻、音頻等信息內容運用數字化技術進行加工處理并整合應用的服務。主要體現為數字視頻、數字教育、數字出版等專業化數字內容生產與服務。而隨著新一代信息通訊技術的飛速發展，用戶已經可以通過便捷、友好的工具或平臺直接參與到數字內容企業的產品或服務開發過程之中，從用戶轉變為數字內容的直接生產者與企業一起共同參與到產品或服務的開發過程之中。本研究選取數字內容產業為調查對象針對性強，充分解決了數據來源的可獲性。

為了保證研究數據的準確性和可靠性，在填寫對象上，本問卷主要針對在該企業具有兩年以上工作經驗的中高層管理者進行發放。在渠道選擇上，筆者通過委托數字內容行業協會進行郵件發放、微信群填寫，并以當面填寫、郵寄和朋友個人發放等多種方式進行補充。共發放問卷500 份，回收283 份，有效問卷227 份，有效問卷回收率達到45.4%。

從回收的227 份有效問卷來看，本研究所得樣本的行業涵蓋數字視聽、網絡服務、動漫游戲、在線教育等數字內容產業細分領域；從企業性質來看，企業多集中在民營企業，企業規模多集中在小企業。具體樣本描述性統計情況詳見表1。

表1 樣本描述性統計

3.2 變量測量

本研究所涉及的變量包括淺度嵌入模式（自變量）、深度嵌入模式（自變量）、潛在吸收能力（中介變量）、實際吸收能力（中介變量）、企業創新績效（因變量）。因這些變量大多難以客觀量化測度，均采用李克特5 級量表來進行測量。其中數字1 代表“完全不同意”，數字5 代表“完全同意”，或者從低到高過渡，3 代表中立態度或中間狀態。

3.2.1 自變量

用戶淺度嵌入與深度嵌入。以Uzzi［50］、McEvily 等［51］對關系嵌入性的測度為基礎，從信任、優質信息共享和共同解決問題三個維度對淺度嵌入與深度嵌入的關系嵌入指標進行測量。其中，深度嵌入的測量題項是考察用戶與企業從創意、研發、生產到營銷整體創新鏈條的相互信任、信息共享與共同解決問題程度；淺度嵌入的測量題項是考察用戶獨立完成內容開發后，僅在營銷環節與企業的信任、信息共享和共同解決問題程度。問卷填寫者對不同嵌入程度下用戶與企業的信任程度、信息共享程度和共同解決問題程度分別進行打分。測量題項如表2 所示。

表2 用戶關系嵌入題項匯總

3.2.3 因變量

創新績效是管理及應用經濟學等領域研究經常涉及的重要變量，但鑒于創新過程、創新投入產出的復雜性和多樣性，目前尚未形成關于創新績效公認的測度體系。學者們運用不同指標對企業創新績效進行了度量。Tsai［61］用新產品數來度量創新績效。Hagedoorn 等［63］采用投入、申請的專利數、引用的專利數和新產品發布數等四項指標衡量企業創新績效，并指出這些指標具有統計上的交疊性。劉茜［64］用單位產品成本降低率、新產品市場占有率、新產品利潤率、新產品銷售額占企業總銷售額的比率等來衡量創新績效。朱林等［65］對比分析了新產品銷售收入、新產品開發項目經費支出、有效發明專利數、引購技術經費支出等因素對企業創新績效的影響。本文結合眾多學者研究結果，從創新產出、財務績效和創新效率三個方面來衡量企業創新績效，具體測量指標為企業推出的新產品數量、申請專利的數量、新產品銷售額占營業額的比重、新產品創新成功率。

3.2.3 中介變量

吸收能力是本研究概念模型中的中介變量，它將對用戶與企業的關系嵌入與企業創新績效之間的關系產生影響。本文主要借鑒Zarha 等［49］、Jansen等［66］、錢錫紅等［67］的研究量表，從潛在吸收能力和實際吸收能力兩個維度對吸收能力進行測度，具體指標如下表3。

表3 吸收能力題項匯總

3.3 數據質量分析

本文采用外推法（Extrapolation Method），對可能存在的無應答偏差進行檢驗。即按照問卷回收時間先后順序，將前25%回收的問卷作為早期問卷，將最后回收的25%問卷作為后期問卷，將兩組問卷進行T 檢驗，沒有發現明顯的差異，說明樣本數據的無應答偏差問題不顯著。

為了提高問卷質量，避免共同方法偏差的出現，本問卷除了找不同受眾、間隔一定時間填寫外，還利用打亂問題先后次序、可匿名填寫、部分題項設立反向得分等方式來防止第一類誤差的出現。其次，采用Harman 單因素檢驗法來對未旋轉的因子分析結果共同方法偏差進行判斷，盡可能避免第二類誤差的出現。利用SPSS22.0 軟件將全部變量進行探索性因子分析，抽取出5 個不同的因子，總體方差貢獻率為68.152%，在未旋轉時得到的第一個主成分的載荷量是21.414%，并未出現單一因子的現象，表明樣本數據的共同方法偏差的情況并不嚴重，可以繼續進行后面的分析。

4 數據統計分析

4.1 信度和效度檢驗

本文主要采用學者們提出的成熟量表，并根據淺度嵌入和深度嵌入的概念界定對量表的測試題項加以細化說明，從而保證各變量的內容效度。進一步采用因子分析的方法對因變量、自變量以及中介變量來進行結構效度與信度檢驗。

對自變量進行探索性因子分析（見表4）。結果顯示，KMO 值為0.898 ＞0.8，Bartlett 球形檢驗顯著，很適合進行因子分析；通過主成分分析，正交方差極大旋轉，共提取出2個特征根大于1的因子，載荷值均大于0.5，累計方差貢獻率為66.095%＞50%，因子結構與理論預設一致。因此，自變量量表具有較好的結構效度。且兩個變量的信度系數Cronbach's α 指標均大于0.8，符合信度要求。

表4 自變量因子載荷與信度分析結果

對中介變量進行初次探索性因子分析。結果顯示，KMO 值為0.961 ＞0.8，Bartlett 球形檢驗顯著，很適合進行因子分析；但通過主成分分析，發現題項P5 和R1 的載荷值低于0.5，結合題項具體內容，考慮到可能是P5 和P4 表述了有一定相似性，R1 則可能是表述不夠明確，與其他題項表述上也有一定重疊，故考慮刪除這兩個題項。刪除題項P5 和R1后對中介變量進行第二次探索性因子分析（見表5），結果顯示，KMO 值為0.953 ＞0.8，Bartlett 球形檢驗顯著，很適合進行因子分析；通過主成分分析，正交方差極大旋轉，共提取出2 個特征根大于1 的因子，載荷值均大于0.6，累計方差貢獻率為71.34%＞50%，因子結構與理論預設一致。因此，修改后的中介變量量表具有較好的結構效度。又兩個變量的信度系數Cronbach's α 指標均大于0.8，符合信度要求。

表5 調整后的中介變量因子載荷與信度分析結果

對于因變量，本文借鑒企業創新績效的成熟量表，進行驗證性因子分析。結果顯示，X2/df 值為1.408 ＜2，NFI 為0.989 ＞0.9，TLI 為0.990 ＞0.9，CFI 為0.997 ＞0.9，RMSEA 為0.042 ＜0.08，符 合相應判斷標準，且四個題項的載荷值均大于0.6，表明企業創新績效量表具有較高的結構效度。信度系數Cronbach's α 指標為0.811，符合信度要求。

4.2 主要變量描述性統計分析及Person 相關分析

相關分析結果如表6 所示。結果表明，淺度嵌入、深度嵌入、潛在吸收能力、實際吸收能力與企業創新績效的數值均處于中等偏上水平，且這五個變量之間均存在較好的相關性。但Person 相關分析表現的相關性只是變量之間存在相關的可能性，并非表示兩者存在因果關系，而且Person 相關性分析表示的是2 個變量之間，當存在多個變量時，無法判斷這2 個變量之間的相關關系是否依然顯著，需要進一步構建模型來對數據加以處理和驗證分析。

表6 各變量平均值、標準差及Person 相關系數

4.3 假設檢驗

首先采用AMOS22.0 構建用戶關系嵌入與企業創新績效的結構方程模型（如圖1），模型各項擬合指數：X2/df 為1.983，GFI 為0.846，RMR 為0.027，NFI 為0.861，IFI 為0.926，CFI 為0.925，RMSEA為0.066，除了GFI 與NFI 略低于適配指標外，其他指標基本都達到了適配標準，表明數據擬合合格。進一步采用SPSS17.0 對各變量間相互關系進行假設檢驗，各種情況下的回歸結果匯總如表7。

表7 假設檢驗結果

用戶關系嵌入與企業創新績效關系檢驗。由表7 可見，在控制企業員工人數、企業資產總額、企業產權性質的條件下，將用戶關系嵌入的2 個變量，即淺度嵌入模式和深度嵌入模式引入模型1，結果表明，淺度嵌入模式和深度嵌入模式與企業創新績效呈現顯著的正相關關系（β=0.215，P＜0.05；β=0.173，P＜0.05）。因此，假設H1和假設H2獲得支持。

吸收能力的中介效應檢驗。根據Baron 等［68］的中介效應檢驗原理分三步進行檢驗：步驟一，檢驗用戶關系嵌入與企業創新績效的相關性，如模型二所示，淺度嵌入模式和深度嵌入模式與企業創新績效呈顯著正相關。步驟二，檢驗用戶關系嵌入與吸收能力的相關性，模型4 中，淺度嵌入模式和深度嵌入模式對潛在吸收能力具有顯著的正向作用（β=0.531，P＜0.001；β=0.272，P＜0.001），且淺度嵌入模式對潛在吸收能力影響更大；模型5 中，淺度嵌入模式和深度嵌入模式均與實際吸收能力顯著正相關（β=0.337，P＜0.001；β=0.459，P＜0.001），且深度嵌入模式對實際吸收能力的貢獻更大。步驟三，把自變量用戶關系嵌入與中介變量吸收能力同步放入回歸方程中進行檢驗，于是在模型6 中引入潛在吸收能力，淺度嵌入模式和深度嵌入模式與企業創新績效正相關但不再顯著，且系數均明顯變小（0.048 ＜0.215；0.088 ＜0.173），潛在吸收能力與企業創新績效顯著正相關（β=0.314，P＜0.001），表明潛在吸收能力在淺度嵌入模式和深度嵌入模式與企業創新績效之間起到完全中介作用，假設H3和假設H5得到支持。

在模型7 中將實際吸收能力與用戶關系嵌入同時放入，結果顯示，淺度嵌入模式和深度嵌入模式與企業創新績效正相關但不再顯著，且系數明顯變小（0.113 ＜0.215；0.035 ＜0.173），實際吸收能力與企業創新績效顯著正相關（β=0.302，P＜0.001），表明實際吸收能力在淺度嵌入模式和深度嵌入模式與企業創新績效之間起到完全中介作用，假設H4和假設H6獲得支持。

模型8 中，將吸收能力與用戶關系嵌入同時放入回歸方程中，淺度嵌入模式和深度嵌入模式與企業創新績效正相關但不顯著，潛在吸收能力和實際吸收能力與企業創新績效仍然顯著正相關，由此進一步支持了假設H3、H4、H5和H6，即潛在吸收能力和實際吸收能力在淺度嵌入模式和深度嵌入模式與企業創新績效之間起到完全中介作用。假設檢驗結果匯總如表8。

表8 本研究假設檢驗結果匯總

5 結論與啟示

5.1 用戶關系嵌入能有效提升企業的創新績效

本文根據用戶參與創新的程度不同將用戶關系嵌入分為淺度嵌入和深度嵌入，探究其對企業創新績效的影響。檢驗結果表明，無論是淺度嵌入還是深度嵌入都對企業創新績效的提升產生了顯著影響。充分說明用戶創新也正經歷著從企業采用用戶提交的創新產品與服務到和用戶共同開展創新的模式轉變，而隨著用戶嵌入企業創新過程的階段前移和參與創新程度的加深，企業的創新績效也得到了有效提升。

因此，對于能夠獨立進行開發創新產品的用戶而言，企業應更好的完善界面友好的交互平臺，提供便捷易操作的創新工具使用戶的創意能快速的轉變為創新產品，并交付企業使用。而對于有創意思想，又缺乏工具和資本等創新要素，無法獨立實現創新的用戶，企業應更多的通過市場的篩選機制，識別真正有價值的創意，利用企業擁有的創新資源，將這樣的用戶納入整合到企業的創新生態系統之中，共同完成創新產品與服務的開發。

5.2 淺度嵌入與深度嵌入對企業吸收能力影響不同

淺度嵌入對企業潛在吸收能力影響更大。由于用戶獨立于企業之外自主開發新的產品或服務大多是基于自我的需求出發。因此，當用戶將自主開發的創新產品交付企業使用時，便為企業帶來了豐富多樣化的市場需求信息，提升了企業對外部信息和知識的獲取能力。而企業要從中識別出能真正為企業創造價值，并將其納入與企業整體發展的產品或服務，還需要較強的對用戶創新產品的消化與吸收能力。這正是Zahra 等人［49］對潛在吸收能力的界定。

深度嵌入對企業實際吸收能力影響更大。根據Zahra 等人［49］對實際吸收能力的界定，即企業對知識的轉化與應用能力。而深度嵌入模式是用戶和企業在創意基礎上就展開了合作，共同開發的過程則是企業與用戶不斷發生信息共享，彼此信任，共同解決問題的過程，而這一過程將有效的推動企業對來源于用戶等外部知識的轉化和應用，從而提升企業的實際吸收能力。

5.3 企業的吸收能力成為用戶嵌入影響企業創新績效的重要途徑

創新的過程離不開對新知識的獲取、吸收和應用，本文研究結果說明，無論是潛在吸收能力還是實際吸收能力都是用戶關系嵌入提升企業創新績效的重要途徑。數字內容作為知識密集型服務業態，其產品和服務的更新換代非常快，技術的飛速發展與市場的瞬息萬變，需要企業對新知識具有快速準確的識別、獲取與轉化、應用能力。而用戶直接嵌入到企業內部，從創意思想開始與企業共同研發創新產品或服務，也為企業快速掌握外部需求信息，并及時的消化吸收、應用和再創造新的知識探索了高效的新型創新模式。

5.4 不足與展望

考慮到用戶嵌入企業的創新模式普遍性，本文將調查對象界定在數字內容產業。研究過程中通過控制變量對不同規模，不同性質的企業進行了深入考察，但并未對不同細分領域、不同地區的企業進行差異性分析，今后有必要進一步在此維度深入探討，盡量避免樣本偏差對研究結論的影響。另外，本文對于吸收能力的中介作用檢驗主要采取Baron等［68］的因果逐步分析法，任何一種方法都有其局限性，今后的研究中還應通過更多的方法來對比驗證。