众包能力对新产品开发模糊前端绩效的影响
——模糊前端不确定性的中介作用

裴旭东,王伯英,黄聿舟,李 娜

(西安石油大学 经济管理学院,陕西 西安 710065)

摘 要:在开放式创新情境下,企业对模糊前端众包任务、创意和流程的有效管理是推动产品创意进入新产品开发后端,提升模糊前端绩效的关键,但众包能力影响模糊前端绩效的过程机理仍不明确。基于信息处理理论,构建众包能力、市场不确定性、技术不确定性与模糊前端绩效作用关系的理论模型,利用287份企业问卷调研数据对研究假设及影响路径进行实证检验。研究结果表明:众包能力对降低市场不确定性、技术不确定性和提高模糊前端绩效均有显著正向影响;降低市场不确定性及技术不确定性在众包能力与模糊前端绩效间起部分中介作用。

关键词:新产品开发;众包能力;市场不确定性;技术不确定性;模糊前端绩效

Research on the Influence of Crowdsourcing Capability on the Fuzzy Front End Performance of New Product Development

Pei Xudong,Wang Boying,Huang Yuzhou,Li Na

(School of Economics and Management, Xi'an Shiyou University, Xi'an 710065, China)

AbstractIn the open innovation situation , the capability of enterprises to effectively manage fuzzy front-end crowdsourcing tasks, ideas and processes is the key to driving product creativity into the back end of new product development and improving the performance of fuzzy front-ends. But the process mechanism of how crowdsourcing capabilities affect fuzzy front-end performance remains unclear. Based on the theory of information processing, this paper constructs a theoretical model of the relationship between crowdsourcing capabilities, reducing market uncertainty, reducing technical uncertainty and fuzzy front-end performance, using 287 questionnaire survey data from Chinese companies to study the proposed research hypotheses and The impact path is empirically tested. The results show that the enterprise crowdsourcing ability can improve the fuzzy front-end performance by effectively reducing market uncertainty and technical uncertainty. Reducing market uncertainty and reducing technical uncertainty play a partial intermediary role in the relationship between crowdsourcing capabilities and fuzzy front-end performance. The research results provide theoretical basis and practical guidance for Chinese enterprises to effectively manage the fuzzy front-end stage of new product development and improve the performance of fuzzy front-end.

Key Words:New Product Development; Crowdsourcing Capabilities; Market Uncertainty; Technical Uncertainty; FFE Performance

收稿日期:2019-03-13

基金项目:国家社会科学基金项目(16BGL042)

作者简介:裴旭东(1971- ),男,陕西西安人,博士,西安石油大学经济管理学院教授,硕士生导师,研究方向为创业与创新管理、营销管理;王伯英(1994-),女,甘肃庆阳人,西安石油大学经济管理学院硕士研究生,研究方向为技术创新管理、营销管理;黄聿舟(1984- ),男,福建泉州人,博士,西安石油大学经济管理学院讲师,研究方向为技术创新管理;李娜(1988-),女,陕西西安人,博士,西安石油大学经济管理学院讲师,研究方向为企业创新管理、供应商管理。

DOI10.6049/kjjbydc.2018110495 开放科学(资源服务)标识码(OSID):

中图分类号:F406.3

文献标识码:A

文章编号:1001-7348(2019)20-0038-09

0 引言

模糊前端(Fuzzy Front End,以下缩写为FFE)作为新产品开发过程中创意产生的源头和集聚地,其执行效果与效率对新产品开发绩效有直接影响[1]。在封闭式创新模式下,诸多企业将新产品开发重点放在FFE阶段以获取具有新颖性和商业价值的创意,并努力提高创意进入新产品开发后端的成功率[2]。它们收集创意的方法包括领先用户法、一对一访谈以及焦点小组会议等,这些方法常因创意来源有限、执行效率低、成本高而导致新产品开发周期过长,无法快速响应市场需求。有学者认为,在开放式创新模式下,企业通过众包模式能够快速、高效、经济、源源不断地获取创意,推动产品创新[3]。Spigit 的《2017年业务创新报告》指出,24%的调查企业表示其选择实施的创意中超过半数以上是以众包模式获取的。

然而,有研究指出,尽管企业能够通过众包模式获取更多新颖性创意,但它们很难顺利进入新产品开发后端[4]。Poetz等[5]研究发现,企业通过众包模式获取的创意在创新性和客户收益方面具有较高价值,而它们实施的可行性较低。现实中也不乏通过众包模式获取创意、成功开发出新产品,从而建立竞争优势的企业。以乐高公司为例,在2017年11月,其推出“Woman of NASA”典藏级套装模型就是通过众包模式获取产品创意,进而开发成功。乐高公司的做法是:首先,鼓励众包参与者在Lego Ideas平台上提交新乐高套装创意,并对提交的创意进行投票,将投票数量作为创意进入内部评估阶段的门槛;其次,内部评估团队对入选创意的设计理念、市场潜力、财务风险、市场定位等内容进行分析,进而吸收、整合或改进原始创意,形成完整清晰的产品概念,将其推入产品开发阶段;最后,当新产品被成功推向市场后,原始创意提供者在获得乐高公司认可的同时,还可以从已上市乐高新套装产品销售额中获得一定经济回报。深究乐高公司获得成功的原因在于,其凭借FFE阶段出色的众包能力,对创意、任务和流程等各项活动进行了高效管理,充分验证产品创意的市场需求与技术可行性,最终获得新产品开发成功。

企业众包能力能够在FFE阶段对众包任务进行有效管理,促进其高效识别、评估和获取高价值创意及资源,协调企业与众包参与者利益关系,确保FFE阶段各项活动顺利实施,从而提升FFE绩效[6]。然而,现有新产品开发FFE阶段研究大都忽略了众包能力的重要作用,鲜有关于企业众包能力影响FFE绩效的文献研究。鉴于此,本文基于开放式创新视角,结合新产品开发与众包模式的相关理论,探究企业众包能力对FFE绩效的内在影响机理,打开众包能力与FFE绩效关系的“黑箱”。该研究将为我国企业有效管理新产品开发模糊前端阶段、提升模糊前端绩效提供理论依据和现实指导。

1 概念界定

1.1 众包能力

模糊前端(FFE)是新产品开发过程中决定产品创新成功与否的关键阶段,同时也是产品创意生成的聚集地[1]。在开放式创新模式下,企业利用众包模式可以在FFE阶段获取更多新颖创意[7],然而它们很难进入新产品开发后端。众包能力是企业对FFE阶段众包任务、创意、过程的有效管理和控制,推动产品创意商业化的关键。目前,众包能力研究大都基于开放式创新理论,从不同角度对其概念进行了探索。Prpiĉ等[8]从发包方视角,将众包能力定义为企业使用信息技术将任务发包给网络大众,利用来自众包参与者创意、技能和资源建立竞争优势的能力。Patrick等[9]从接包方视角认为,众包能力是企业借助第三方众包中介平台,对众包参与者、众包流程形式和组织结构的管理能力;夏恩君等[10]从众包系统视角,将众包能力定义为企业利用众包模式寻求社会大众力量以进行创新的能力,具体包括企业发包方、网络平台和公共创造力3个方面的能力。考虑到本文重点关注企业在新产品开发FFE阶段的众包能力,属于FFE阶段企业对通过众包模式收集创意资源过程的管理,因此Prpiĉ等人对众包能力的界定比较适合本文研究情境。在Prpiĉ等人研究基础上,将众包能力定义为,企业对众包任务、创意和流程的有效管理,以及挖掘众包参与者的价值以实现众包战略目标的能力。

由于现有关于新产品开发模糊前端众包能力的文献较少,鲜有研究对其维度进行合理划分。本文借鉴和参考开放式创新中相关或类似概念研究,如开放能力(搜索能力、协调能力、集体思维和吸收能力)[11]、产品开发能力(利用能力、探索能力)[12]、创新资源整合能力(知识搜索与获取能力、知识分享与转移能力、知识整合与运用能力)[13]、网络能力(识别、整合、消化、吸收能力)[14]等。通过文献梳理,发现这些概念均体现了企业在新产品开发中对创意资源的有效获取和利用,以及对开发项目、业务活动和利益相关者关系的高效管理,且研究者在提出和解释这些概念时也多从任务管理、集体智能、协同创新等方面考虑。例如开放能力中的搜索能力、网络能力中的识别能力和产品开发能力中的探索能力均强调企业对外部机会、知识、资源的探索,以及对项目任务、工期的合理安排与控制能力,反映了企业任务管理能力;开放能力中的协调能力、创新资源整合能力中的知识分享与转移能力均表现了企业能够有效协调成员交互与沟通,以便更好地整合知识,反映了企业的协同能力;开放能力中的集体思维与吸收能力、网络能力中的整合、消化与吸收能力以及创新资源整合能力中的知识整合与运用能力则综合体现了企业对利益相关者创新资源价值的深入挖掘、转化、吸收和利用程度,反映了企业集体智能。考虑到新产品开发FFE阶段与后端关系的紧密性,企业不仅需要不断挖掘众包参与者价值,还应鼓励其参与产品开发后端阶段,实现价值共创,这体现了企业的激励能力。因此,本研究将众包能力划分为任务管理能力、协同能力、集体智能和激励能力4个维度。任务管理能力具体表现为企业对发放众包任务信息、合理分配资源,搜集外部市场资源、技术信息,评估、筛选和获取高价值创意,合理安排众包任务实施步骤,提高FFE阶段活动管理效率;协同能力反映了对众包参与者关系的安排、调整与优化,协调众包参与者与企业之间的目标冲突与矛盾,确保FFE阶段活动顺利进行;集体智能是指企业识别、转化和吸收高水平知识、技能与创意,结合企业内部资源知识,形成完整的产品设计和定义,并将其应用于商业目的的能力。在该过程中,企业需要与众包参与者同步共享信息、资源和任务,并对众包参与者提供的创意进行筛选、编排和整合,确保FFE阶段生成高质量的产品定义或概念[15]。此外,企业新产品开发是一个持续发展过程,企业在FFE阶段通过一系列激励措施(如奖金、悬赏和工作机会等),鼓励众包参与者提供高水平创意,吸引其持续跟进产品开发后续阶段。

1.2 FFE绩效

FFE阶段涵盖了创意生成、探索、评估直至决定开发或终止该新产品开发项目的过程[16]。当整个新产品开发项目进入开发、商业化阶段时,预示着FFE阶段结束。研究指出,FFE阶段收集、评估以及选择创意的时间、成本远远低于开发和商业化阶段[1]。因此,企业在FFE阶段对具有高价值和发展潜力产品创意的获取,能够有效改善创新流程,节省大量时间和成本。

新产品开发模糊前端阶段的关键任务是形成一个完整、明晰的产品概念。FFE绩效是评价FFE阶段成功与否的有效标准,其对于企业能否顺利实施后续开发和商业化具有关键意义。新产品开发成功与否取决于FFE阶段的成果质量,虽然新产品开发总成本中通常只有10%用于FFE,但其影响了整个新产品开发项目70%的效益[17]。以往的FFE绩效测量研究主要侧重于效率(即速度和成本)和有效性方面,即项目计划是否明确与稳定,以及产品概念是否清晰并符合客户需求[18]。另一些学者则采用FFE期间想法产生的潜力或想法进入开发阶段的百分比衡量FFE绩效[19]。现有关于FFE绩效的衡量主要从产品定义与概念形成、是否确保产品创意的延续性、去模糊化以及战略更新4个方面进行测量[20],综合考虑企业利用众包模式收集产品创意的特性,并参考Verworn[21]、胡海青[22]等人的研究,拟将FFE阶段生成清晰、明确的产品概念和开发目标作为FFE绩效衡量标准。

2 研究假设

2.1 众包能力与FFE绩效

企业在FFE阶段利用众包模式搜集、识别和获取具有高价值与发展潜力的创意,结合内部资源形成产品定义或概念[23]。尽管已有研究指出,众包参与者的知识和技能是决定其提供创意数量与质量的关键[11],但很少有研究关注企业众包能力对FFE阶段的有效管理是确保产品创意商业化的前提条件。为了在FFE阶段结束时产生完整、清晰且明确的产品定义或概念,推进新产品开发的后续阶段,企业需要提高对FFE阶段活动的管理效率。企业利用众包模式收集和甄选创意,高效管理众包任务、知识和流程,确定产品开发后端流程的资源分配(任务管理能力),积极协调和发展与众包参与者的关系(协同能力)。同时,挖掘众包参与者的知识、技能等资源,并将其高效转化、整合、吸收和利用,推动产品概念“雏形”形成(集体智能),奖励高质量创意提供者和维护其知识产权等方面利益,从而得到众包参与者的认可,推动产品创新(激励能力)。因此,众包能力卓越的企业能够提高获取创意或众包任务方案的总体质量和数量,从而提升FFE绩效。由此,提出以下假设:

H1:众包能力与FFE绩效显著正相关。

2.2 众包能力与FFE不确定性

FFE阶段是企业新产品开发项目中决定产品开发成功与否的决定性阶段,在该阶段企业的主要目标是降低模糊前端的不确定性。现有研究指出,FFE阶段的不确定性主要源于技术和市场两个方面[24-25]。市场不确定性是指客户行为与需求偏好、潜在客户群的不确定性和不可预测性[26],而收集有关客户需求、价格敏感和营销等方面的信息能够有效降低市场不确定性。信息处理理论指出,企业在FFE阶段获取外部知识、技术和市场信息能够有效降低FFE阶段不确定性。企业通过众包平台向大众发布新产品开发创意需求,有效控制众包任务分配、反馈等流程,识别和筛选出具有市场潜力的创意,确保该阶段形成完整、清晰和可行的产品定义或概念。具体表现在,企业对客户需求、市场吸引力和市场潜力等信息的搜集与获取,有助于尽快了解市场动态,掌握先机,并在创意收集、评估和筛选过程中充分协调众包参与者与企业关系,建立内外部目标一致性,有效验证核心顾客的潜在需求,合理利用奖金和悬赏等方式激励参与者提供更多高质量创意,降低FFE阶段的市场不确定性,为新产品成功推向市场作准备。Lilien等[27]发现,相比于传统方式产生的创意产品销售量,来自众包参与者的创意产品销售量约高出8倍。由此,提出以下假设:

H2a:众包能力与降低市场不确定性显著正相关。

技术不确定性是指企业发展中所需相关技术及其未来发展趋势的不稳定性、复杂性和不可预测性[28]。在新产品开发FFE阶段,技术不确定性是指新产品开发项目所需技术规范、相匹配的技术资源,以及预期后续研发过程中可能出现的潜在技术问题。在FFE阶段利用众包模式获取外部有价值的知识、技术信息,能够在一定程度上更新和补充企业现有技术知识库,促使企业利用异质性知识、技术资源开发新产品。已有研究指出,企业在获取外部产品创意的同时,能够对产品开发后续阶段所需的技术资源,以及可能面临的技术问题作出预先判断和分析,提出切实可行的解决方案,降低开发成本和研发风险[29]。一方面,企业对外部信息的搜集和众包任务的集中管理,有利于其了解市场技术需求和竞争者技术采用信息,尽快弥补技术差距;另一方面,充分利用外部网络大众的知识和技术资源,有助于企业在FFE阶段明确新产品开发所需的技术要求(时间、资源和技能),推动产品开发后续阶段的顺利实施。此外,企业有必要提供相应的技术知识产权保护,维护众包参与者的利益诉求,建立持续的合作关系,从而获取技术资源,降低技术不确定性。Camisón等[30]研究发现,企业有效识别、评估和利用高技术含量的产品创意,能够提升组织技术能力,从而生成高新颖度产品。因此,众包能力是企业在FFE阶段有效获取新产品开发所需知识和技术、降低技术不确定性的必备能力之一,能够促使企业结合内外部技术资源在FFE阶段生成切实可行的产品概念或定义。由此,提出假设:

H2b:众包能力与降低技术不确定显著正相关。

2.3 FFE不确定性与FFE绩效

信息处理理论认为,不确定性是执行特定任务所需的信息量与个人已拥有信息量之间的差异[31]。不确定性反映了信息量之间的差异,即无法将能力与需求相匹配并作出合理的预期判断。Frishammar等[32]认为,不确定因素包括市场和技术两方面,前者涉及客户需求、竞争者和市场情况的不确定性;后者涉及技术规范、技术要求和潜在技术问题方面的知识差距。较高的技术不确定性要求团队提高产品原型开发效率,降低设计变更频率,而市场不确定性会影响创意产品商业化程度和市场预测准确性。在FFF阶段降低不确定性,能够提升新产品开发整体绩效。现有研究指出,通过多种手段可以降低不确定性,例如积累经验、扩大知识来源或采用不同信息处理方式。因此,降低模糊前端不确定性是提升FFE绩效的先决条件。Verworn[33]研究发现,在FFE期间市场、技术的不确定性与整个项目能否成功密切相关。曹勇等[34]的研究也表明,在FFE阶段市场和技术不确定性的降低对新产品开发绩效具有正向影响。即在FFE阶段降低不确定性,有利于企业在FFE阶段生成清晰、完整且可行的产品定义。由此,提出以下假设:

H3a:降低市场不确定性与FFE绩效显著正相关;

H3b:降低技术不确定性与FFE绩效显著正相关。

2.4 FFE不确定性的中介作用

尽管大量研究从理论和实证上探讨了众包与新产品开发模糊前端的联系,但是很少有研究关注企业众包能力对模糊前端绩效的影响。在新产品开发过程中,企业众包能力对FFE绩效的作用表现为:一是企业对FFE阶段众包任务、创意和流程的高效管理以及关系协调,有助于识别和获取高价值、高潜力创意;二是确定清晰、明确的产品概念,有助于顺利开启产品开发阶段。由于企业在开发新产品时因缺乏市场和技术等关键信息而实施无效管理策略,可能会为其带来难以估量的损失[35]。因此,FFE不确定性在众包能力与FFE绩效之间具有中介作用。

已有研究表明,市场不确定性降低对新产品开发项目具有积极影响,市场不确定性越低,新产品开发成功率越高[28]。众包能力对降低市场不确定性、提升FFE绩效至关重要。在管理实践中,企业在FFE阶段对创意、任务和流程的高效管理能够降低市场不确定性,从而有助于验证和评估新产品开发项目能否取得预期市场成功。首先,从外部搜集信息,准确了解客户潜在需求、价格敏感等信息是降低市场不确定性的有效途径,有利于企业将顾客需求整合到产品概念中,使新产品开发更能获得顾客认可;其次,降低市场不确定性不仅意味着企业能够深入挖掘客户潜在需求,抓住外部机会,快速响应市场,还意味着企业能够提高与众包参与者的沟通效率,促进双方对产品概念和开发目标达成共识,实现价值共创。此外,价值创造的本质是以客户为导向,对众包参与者提出的有关产品和服务改进等创意进行经济奖励,提升其参与产品开发后端的意愿,有助于企业持续获取众包参与者的创新资源。企业利用众包模式获取来自众包参与者(顾客、供应商等)的创意,有助于预测和满足市场需求,使企业在FFE阶段生成更为明确的产品定义。鉴于新产品开发成功主要源自以满足客户需求和偏好为导向的产品开发,企业高效利用收集来的产品创意和市场信息,将顾客需求整合到产品定义中,降低了市场不确定性,从而提升了FFE绩效。由此,提出以下假设:

H4a:市场不确定性在众包能力与FFE绩效之间起中介作用。

技术不确定性高意味着企业需要花费大量时间验证和评估该创意在技术上的可行性,同时,产品试错成本也更高。因此,在FFE阶段要尽可能降低FFE技术不确定性,确保项目可行性。有研究指出,在FFE阶段降低技术不确定性,可以避免产品后续开发阶段偏离其初始目标,提升新产品开发绩效[35]。众包能力对降低技术不确定性、确保企业选择正确的新产品开发战略具有重要作用。技术不确定性降低程度取决于企业在FFE阶段对众包创意、任务与流程的管理效率。由此可见,一方面,技术不确定性的降低反映了企业对新产品开发所需知识、技术和资源的重视,众包参与群体拥有不同知识、技能与创造力,能够为新产品开发提供技术性、专业性的创意和想法;另一方面,在FFE阶段,降低技术不确定性要求企业能够识别和管理有价值的创意、知识和技术,并明确各参与主体的职责与分工,在内外部交流过程中能够洞察产品开发阶段可能出现的技术问题,提前作好相应准备。综上所述,企业在FFE阶段降低技术不确定性,能够提升FFE绩效。由此,提出以下假设:

H4b:技术不确定性在众包能力与FFE绩效之间起中介作用。

综合上述理论分析和研究假设,构建研究模型如图1所示。

图1 研究模型

3 研究方法

3.1 问卷设计与数据收集

本研究通过问卷调查收集数据。问卷中涉及到引用或改编已有量表的部分,采取听取专家意见并经多轮优化的方法,然后针对每个变量的相应题项逐一分析并作适当调整与修订,以确定最终测量量表。同时,调查问卷的每个问题均为必答题目,以确保问卷不存在缺失值现象。本次研究主要借助网上填写问卷及管理人员协助发放问卷两种方式,问卷由负责新产品开发的企业管理人员或研发团队成员填写,共发放问卷500份,实际回收350份,剔除无效问卷,最终得到有效问卷287份,有效问卷回收率为82% 。样本特征描述性统计见表1。

3.2 变量测量

为保证问卷质量,各变量均采用国内外成熟量表,通过回译法编制而成,所有题项均采用 Likert 7点量表( 1 = 完全不符合,7= 完全符合) 测量。根据以往建议,选择企业年龄(1=“5年以下”,2=“5-10年”,3=“11-15年”,4=“15年以上”)、企业规模(1=“100人以下”,2=“101-300人”,3=“301-500人”,4=“500人以上”)与产业类型(1=“通用设备制造业”、2=“计算机、通信与电子设备制造业”、3=“服装制造业”、4=“汽车制造业”、5=“医药及医疗器械制造业”)为控制变量。

表1 样本统计特征分布(N=287)

统计量类别频率百分比(%)统计量类别频率百分比(%)5年以下3311.50调查对象性别男14951.92企业年龄5-10年10737.28女13848.0811-15年9031.36调查对象学历大专及以下8529.6215年以上5719.86本科17059.23企业规模100人以下5117.77硕士248.36101-300人10436.24博士及以上82.97301-500人9733.80调查对象工作年限1-3年4415.33500人以上3512.203-5年9131.71通用设备制造业6522.645-10年12443.21产业领域计算机、通信与电子设备制造业10135.1910年以上289.76服装制造业5719.86汽车制造业4314.98医药及医疗器械制造业217.32

(1)众包能力。任务管理能力的测量题项参考了Alegre等[36]的研究;协同能力测量参考了Ettli等[16]的量表;集体智能的测量题项参考了Lovelace等[37]有关团队创新能力的研究;激励能力的测量参考了Brabham等[38]的量表。

(2)FFE绩效。以前的FFE绩效测量研究主要侧重于效率(即速度和成本)和有效性方面,即项目计划是否明确和稳定,以及产品概念是否清晰并符合客户需求[18]。另一些学者则根据FFE期间产生想法的潜力或想法进入开发阶段的百分比[39]评估FFE绩效。本文对FFE绩效的测量在借鉴Verworn[28]研究基础上,参考陈劲[40]、曹勇[29]等的观点,确定3个测量指标。

(3)市场不确定性和技术不确定性的降低分别使用了Lievens等[19]的研究量表,共计8个题项。本研究采用SPSS22.0对样本进行层次回归分析,并采用AMOS17.0对研究模型的中介效应进行检验。

4 实证分析

4.1 共同方法偏差

利用Harman单因素检验法检验是否存在共同方法偏差问题,将问卷所有测量题项置于同一个探索性因子分析中,若未旋转因子分析结果中,单一因素对所有变量的解释力达50%以上,那么就存在严重的共同方法偏差。据此发现,未旋转因子分析结果中共析出7个因子,第一个因子的可解释变异达29.70%(最大)(<50%),且7个因子的共计解释变异为86.32%。由于分析结果得出7个因子,且第一个因子的可解释变异小于50%,所以可以判定本研究中不存在严重的共同方法偏差。

4.2 信效度分析

各变量信度均采用内部一致性系数 Cronbach`s α和组合信度(CR)进行检验,如表 2 所示。各变量的α值介于 0.912~0.944之间,均超过 0.700,CR 值介于 0.918~0.985之间,均高于0.600,表现出较高的内部一致性。采用验证性因子分析对量表聚合和区分效度进行检验。由表 2 可知,各变量测量模型的拟合参数均达到理想数值,标准化载荷系数均大于 0.500 的可接受水平,且在 0.001的水平下显著;各潜变量的AVE值介于0.780~0.855之间,均大于 0.500,表示测量题项能够反映其共同因素构念的潜在特质,即量表具有较好的聚合效度。表3显示,特定变量与其它变量相关系数的绝对值均小于该特定变量 AVE 值的平方根,表明变量具有良好的区分效度。

表2 变量测量及信效度检验结果

维度指标题项因子载荷拟合指标任务管理能力Cronbach's α=0.914CR=0.918AVE=0.788众包能力协同能力Cronbach's α=0.930CR= 0.934AVE=0.822集体智能Cronbach's α=0.912CR=0.931AVE=0.817激励能力Cronbach's α=0.917CR= 0.928AVE=0.812具备从外部搜索、接收、整理创意的系统和程序0.897具备相应的任务生成机制0.876能够合理地完成任务分配0.890在新产品开发前,企业具备协调、控制各资源的能力0.906在新产品开发前,制定了解决分歧的协调机制,促进了内外部沟通0.895擅于应对新产品开发过程各种变化,能够制定切实可行的对策0.919能够应用来自众包参与者的创意并发明新产品或流程0.902能够理解、分析和解释来自外部创意的信息0.888贵公司通过分析、判断和管理,能够识别来自众包参与者的创意0.922提供积分、悬赏、奖金并具有很大吸引力0.904提供工作机会0.875有利保障众包参与者的利益0.924χ2/dƒ=1.116GFI=0.971NFI=0.982CFI=0.998RMSEA=0.038降低市场不确定性Cronbach's α=0.933CR=0.983AVE=0.798了解客户需求0.880了解市场潜力0.893了解潜在客户的购买行为0.909了解竞争对手的营销战略0.890χ2/dƒ=1.859GFI=0.994NFI=0.997CFI=0.998RMSEA=0.045降低技术不确定性Cronbach's α=0.931CR=0.980AVE=0.780应用技术质量0.887技术的成本效益0.865该项目的研发战略0.907所需要的技术支持0.874χ2/dƒ=1.328GFI=0.999NFI=0.998CFI=0.999RMSEA=0.047FFE绩效Cronbach's α=0.944CR=0.985AVE=0.855具有一个比较清晰的产品定义0.918具有一个比较清晰的产品开发目标0.928项目团队对产品开发达成共识0.928χ2/dƒ=1.599GFI=0.990NFI=0.992CFI=0.995RMSEA=0.027

表3 描述性统计与相关系数

变量Means.d.12345671.FFE绩效4.501.41(0.925)2.降低市场不确定性4.581.360.159∗∗(0.893)3.降低技术不确定性4.391.350.291∗∗0.244∗∗(0.883)4.任务管理能力4.651.340.240∗∗0.285∗∗0.285∗∗(0.888)5.协同能力4.541.370.128∗0.318∗∗0.238∗∗0.255∗∗(0.907)6.集体智能4.421.350.165∗∗0.157∗∗0.224∗∗0.198∗0.227∗∗(0.904)7.激励能力4.441.340.245∗∗0.129∗0.269∗∗0.269∗∗0.207∗∗0.235∗∗(0.901)

注:*N=287,*P<0.05,**P<0.01,***p<0.001上显著(下同);对角线上的数值是各因子 AVE 平方根,加括号表示

4.3 描述性统计与相关性分析

表3显示了各变量均值、方差及相关系数。从中可以看出,任务管理能力、协同能力、集体智能、激励能力与市场不确定性、技术不确定性、FFE绩效呈显著正相关关系,初步表明模型和假设具有一定合理性。

4.4 直接效应与中介效应检验

为了避免多重共线性对回归结果的影响,采用层次回归分析法,并对主要变量进行中心化处理。回归分析结果如表4所示,在控制企业规模、企业年龄和行业领域等变量后,结果显示:①众包能力对FFE绩效有显著正向影响 (M1:β = 0.248, p<0.001),即企业在新产品开发FFE阶段的众包能力越强,对FFE绩效提升的影响越显著,假设H1得到支持;②众包能力对降低市场不确定性具有显著正向影响(M8:β=0.257,p<0.001),假设H2a得到验证;众包能力对降低技术不确定性有显著正向影响(M9:β=0.209,p<0.001),假设H2b得到验证;③降低市场不确定性对FFE绩效有显著正向影响(M3:β = 0 .229,p < 0.001 ),假设H3a得到验证 ;降低技术不确定性对FFE绩效有显著正向影响(M4:β = 0.247,p < 0.001),假设H3b得到验证;④市场不确定性降低显著影响FFE绩效时,众包能力对FFE绩效的影响由原来的0.248降为0.202(p < 0.001),由此可知,降低市场不确定性在众包能力与FFE绩效之间起部分中介作用,假设H4a通过。技术不确定性降低显著影响FFE绩效时,众包能力对FFE绩效的影响由原来的0.248降为0.180(p < 0.01),由此可知,降低技术不确定性在协同能力与FFE绩效间起部分中介作用,假设H4b通过。

对市场不确定性、技术不确定性中介作用的检验,参照Preacher等[41]提出的bootstrapping方法,进行模型参数估计,样本量选择5 000以及95%的置信区间,以确保研究结论稳健可靠。中介检验结果如表5所示,降低市场不确定性在众包能力与FFE绩效间的中介效应值为0.070(Z=2.500,p<0.001),置信区间为[0.019,0.144],不包含0,表明降低市场不确定性的中介效应显著,假设H4a得到验证;降低技术不确定性在众包能力与FFE绩效间的中介效应为值0.045(Z=2.368,p<0.001),置信区间[0.045,0.217],不包含0,表明技术不确定性的中介效应显著,假设H4b得到验证。此外,众包能力对FFE绩效的总间接效应值为0.115,置信区间[0.044,0.186],不包含0,表明间接效应显著。

表4 回归分析结果

主要变量M1M2M3M4M5M6M8M9控制变量企业规模0.213∗∗∗0.1830.1910.1860.171∗0.1650.0670.169企业年龄-0.246∗∗∗-0.211-0.245∗-0.218∗-0.215-0.190∗∗0.032-0.214行业类型0.200∗∗∗0.1890.2120.1900.2040.185-0.0640.176直接自变量效应众包能力0.248∗∗∗0.202∗∗∗0.180∗∗0.257∗∗∗0.209∗∗∗中介变量中介降低市场不确定性0.229∗∗∗0.178∗∗∗效应降低技术不确定性0.247∗∗∗0.180∗∗R20.1230.1820.1750.1810.2120.2100.0760.159调整后的R20.1130.1710.1630.1740.1980.1960.0630.147F13.187∗∗∗15.718∗∗∗14.913∗∗∗15.736∗∗∗15.092∗∗∗14.906∗∗∗5.890∗∗∗13.331∗∗∗

表5 中介效应Bootstrapping分析结果

变量积差相关系数Bootstrapping(5000个样本)MacKinnonPRODCLN295%CI点估计Percentile 95%CIBias-Corrected95% IC标准差Z值下限上限下限上限下限上限降低市场不确定性0.0700.0282.500∗∗∗0.0180.1280.0250.1380.0190.144间接效应降低技术不确定性0.0450.0433.000∗∗∗0.0490.2150.0540.2250.0450.217合计0.1150.0360.0280.1690.0290.1700.0440.186

5 结论与讨论

在开放式创新情境下,企业利用众包模式可以在模糊前端获取更多新颖创意,然而它们很难进入新产品开发后端。企业通过对模糊前端阶段众包任务、创意和过程的有效管理及控制,能够提升模糊前端绩效,但是有关众包能力对新产品开发模糊前端绩效影响的研究相对缺乏。基于信息处理理论,本文构建了众包能力、市场不确定性、技术不确定性和模糊前端绩效之间作用关系的理论模型,利用来自我国企业的287份问卷调研数据对提出的研究假设及影响路径进行实证检验。研究结果表明,企业众包能力通过有效降低市场不确定性和技术不确定性,提升了模糊前端绩效;市场不确定性和技术不确定性的降低在众包能力与FFE绩效关系间起部分中介作用。研究结果为我国企业有效管理新产品开发模糊前端阶段、提升模糊前端绩效提供了理论依据和现实指导。

本文的理论贡献在于:

(1)通过对已有研究文献的梳理和分析,进一步明确了众包能力构念的范围和边界,并在此基础上将众包能力划分为4个子维度——任务管理能力、协调能力、集体智能和激励能力。虽然企业在新产品开发FFE阶段通过众包模式能够快速、高效和经济地获取外部创意,但是通过此种方式收集的创意质量往往参差不齐,因此企业必须对创意质量进行全面系统的评估,通过创建正式的创意评估流程和指标体系,客观评价众包创意价值,使高质量的创意能被纳入新产品开发流程,这能够有效降低FFE阶段不确定性,提升FFE绩效,从而使众包模式更好地成为新产品开发FFE前端创意生成的重要方式,推动新产品开发成功。因此,本文研究丰富和发展了众包研究的相关理论,为更好地管理众包模式提供了理论支撑。

(2)通过剖析众包能力在新产品开发FFE阶段的重要作用,验证了众包能力能够有效提升FFE绩效,打开了企业众包能力提升FFE绩效内在机理的“黑箱”。企业众包能力能够有效甄别外部关键信息,积极发掘集体智慧的潜在价值,获取高价值创意以实现产品创新,并在研发成本控制方面获得可观收益,从而实现新产品开发FFE绩效提升。然而,现有关于新产品开发FFE阶段的研究大都忽略了众包能力的重要作用,鲜有关于企业众包能力影响FFE绩效的研究。本文通过引入模糊前端不确定性作为中介变量,检验了模糊前端不确定性在众包能力和FFE绩效关系间起部分中介作用,在一定程度上揭示了企业众包能力对提升FFE绩效的内在微观机理,为后续新产品开发模糊前端的相关研究提供了重要理论参考和借鉴。

本研究对企业管理实践具有重要启示:第一,FFE阶段创意管理的关键在于企业是否具备优秀的众包能力,这意味着面对海量信息与创意,企业需要高效评估、获取和收集高价值的产品创意,降低不确定性,并结合内外部资源,形成完整、可行的产品概念。因此,企业可以从4个方面提升众包能力:①培养良好的任务管理能力,在新产品开发模糊前端积极识别和获取新的外部创意,同时,以系统化视角进行新产品开发项目任务制定和规划,明确其在模糊前端的任务并评估创意潜力、提高创意管理效率;②充分利用和构建众包平台,积极接触创意来源并协调外部创意提供者与企业关系,妥善处理众包参与者之间的矛盾,促进流畅沟通和协作,以发挥协同效应;③探索和集成外部网络的大众智慧,有效识别创意价值,依据自身资源禀赋转化、吸收和整合外部资源,扩展和更新知识,形成独特的产品设计和概念;④在促进企业利用众包获取外部高质量、有价值创意的同时,激发众包参与者向企业提供产品创意的意愿与倾向,营造自由宽松的创新氛围,并借助激励措施,与众包参与者建立联结,从而更好地调动众包参与者的积极性。第二,企业为了识别和塑造新产品成功机会,必须搜索和探索产品创意在客户需求与技术上的可能性。企业众包能力有助于降低市场、技术的不确定性,尽快确定切实可行的产品方案和尽早止损。第三,企业在FFE阶段的根本任务是提升FFE绩效,而不是降低不确定性。需要注意的是当不确定性成为焦点问题时,可能出现对创意的负面偏见,影响企业创意识别能力。

本研究还存在一些不足:首先,由于样本选择限制,仅研究了中国部分制造类企业众包能力对FFE绩效的影响,限制了研究结论的普适性;其次,由于很难在企业实施众包项目阶段得到客观的衡量标准,因此,未来应通过在众包项目层面收集客观绩效数据以降低这种偏差;最后,本文仅聚焦了众包能力对模糊前端绩效的影响,未来研究可从众包能力的4个子维度切入,分别研究其对降低市场不确定性与技术不确定性是否存在差异,为不同企业的管理实践提供指导。

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(责任编辑:胡俊健)