图1 开放式服务创新机理
摘 要：在分析平台企业开放式服务创新内在机理的基础上，从双重社会资本嵌入视角，运用回归分析与SEM分析探讨双重社会资本、二元学习与开放式服务创新三者间关系。结果表明，本地社会资本对开放式服务创新具有负面影响，超本地社会资本对开放式服务创新具有正面影响，二元学习对两种社会资本均起到正向中介作用。最后，针对平台企业开展开放式服务创新的特殊性，得出管理启示：培育本地网络，降低创新成本；拓宽超本地网络，获取高异质性资源；开展利用式学习，夯实创新土壤；探索学习新方式，深度开发信息资源。
关键词：平台企业；开放式服务创新；双重社会资本；二元学习
伴随互联网产业的快速成长，发展开放平台已成为企业顺应当今市场竞合的潮流之举。通过将自身、用户、第三方服务商紧密联系，平台企业可以协调多方资源、满足用户多元化需求；同时，不同主体可以在平台上自由交流信息、开放交互资本，实现分散资源的集中与高效利用。如“苏宁易购”积极转型成为“苏宁云商”，打造了一个用优质商品吸引消费者、用海量用户吸引商家的第三方服务平台，成功实现互联网时代的再发展。随之，大力发展开放平台也成为奇虎360、中国移动、优酷等传统服务提供商在大数据时代转变企业经营模式，实现价值共创、合作共赢的共同选择。但平台企业必须不断开展并实现服务创新，保持商业生态模式的健康与活力，巩固自身在互联网价值链上的话语权。由于传统封闭式创新逐渐凸显出风险大、成本高等弊端，所以，突破组织边界限制，利用企业外部各项资源，开展开放式服务创新，提升企业市场竞争力，是我国平台企业利用多边互动、降低创新成本与风险的必然选择。
近年来，社会资本理论作为一种突破物质资本限制的资本分析框架，为研究企业管理与创新提供了新视角，使得分析结果更具现实意义与实践价值。社会资本的概念最早由Bourdieu[1]提出，他认为社会资本是指现实或潜在资源的总和，这些资源与其占有者共同认可的约束性关系网络联系在一起，即社会资本是社会学概念。而Lin[2]认为社会资本由嵌入在社会网络中的各类资源组成，是行动主体在行动过程中获得并使用的嵌入在社会网络中的各类资源。近些年，学者们对社会资本是否及如何影响组织创新进行了大量研究，而在社会资本通过何种中介因素提高创新绩效问题上又有不同认识。宋方煜[3]探索了社会资本借助知识转移中介作用影响创新绩效的问题，认为社会资本通过结构维、关系维和认知维3个维度,对知识共享和企业创新产生显著影响，而信息、技术等知识转移有助于通过社会资本提升组织创新绩效。徐蕾等[4]则以组织学习为中间变量指出，本地社会资本与利用式学习均与创新绩效成反比例关系，而超本地社会资本通过探索式学习提高企业突破式创新绩效。由此可知，学者们对社会资本影响创新绩效的研究多采用间接分析法，且研究结果几乎一致——企业社会资本积累对创新绩效提高具有正向影响。
社会资本分类复杂，通过不同中介因素对创新绩效产生的影响也不尽相同，尤其是在社会资本与开放式服务创新关系研究方面，社会资本通过中间变量影响创新绩效的传递机理如何，社会资本是否仅具有单一正面作用等内容仍有待深入分析。因此，本文在明确平台企业开放式服务创新内涵及运作机理的基础上，结合平台企业经营地理特征与运作模式，将社会资本进一步拆分为本地社会资本与超本地社会资本，具体分析二者对开放式服务创新的影响。同时，引入双中间变量，更加细化社会资本嵌入的作用路径，为平台企业实现开放式服务创新提供更具操作性的建议。
1.1 开放平台的服务创新
开放平台的本质是平台企业对接市场双边，一边覆盖下游用户，满足用户更深层次的消费及社交需求，另一边整合上游供应商，精准化包装、规模化营销他们的产品。平台企业要创造新的服务价值，必须通过开放式服务创新实现业务模式的再设计与创新，为顾客及第三方开发者带来全新的消费体验与使用感受。
开放式服务创新研究以开放式创新理念为基础。Chesbrough[5]首次提出将聚焦于企业内部并与创新相关的活动称为“封闭式创新”，与之对应的“开放式创新”则是指在整个创新过程中，企业打破组织边界限制，同时，利用内外部资源进行互补，实现理念、想法与运行流程的整合创新。目前对开放式服务创新的研究仍处于初级阶段，开放式服务创新的内涵特征、质量管理、绩效评估等仍缺乏具有普适性的理论概念。通过对代表性企业及产品开放式服务创新的研究，其内涵、特征等基础理论逐渐成熟并表现出统一性：首先，开放式服务创新是一种服务创新，平台企业的创新既包括平台基础运作程序创新等产品创新，也涉及资源整合能力、方式等服务创新，但无论是产品创新，还是服务创新都需要从服务视角进行思考；其次，开放式服务创新是合作式创新，通过与合作伙伴的利益共享、风险共担，降低创新成本与风险，提高创新绩效；第三，开放式服务创新是开放式创新，通过了解客户、上游开发商的使用需求，为客户提供更好的服务体验；最后，开放式服务创新是商业生态模式创新，原来强调以销售产品获得直接利益，现在是通过占据节点获得利益分成。开放式服务创新企业的收益来自于第三方的“分享”。
综上，本文认为平台企业的开放式服务创新是平台企业通过突破组织边界、整合内外部资源，利用互联网的交互性与开放性，对基础技术构架和资源整合能力进行服务化思考的一种创新模式。
1.2 平台企业开放式服务创新机理
从组织边界来看，平台企业的开放式服务创新包括对内的组织管理创新和对外的技术突破创新，它要求平台企业与创新链各节点建立密切联系，以实现创新资源在社会网络中的自由流动与充分共享，进而通过组织学习形成高效的开放式服务创新网络。
图1 开放式服务创新机理
(1) 粘合上下游需求，整合创新资源。平台企业利用自身平台整合外部创新资源。通过平台良好的信息共享机制，卖方(上游供应商)可以快速搜集买方(下游用户)的消费信息，并提供定制化产品，而大数据分析技术也能够将买方的潜在需求传递至卖方，甚至指导卖方的产品研发过程，帮助卖方实现产品创新。鉴于平台企业始终参与买卖双方的交互、交易过程，因此，此过程中卖方的创新机制同样适用于平台企业，企业平台的资源配置机制会主动完成服务资源整合，促进开放式服务创新实现。
(2) 突破组织边界，开展利用式学习。平台企业仅靠自身业务发展集成的资源，难以满足数据开发及服务创新需求，这就需要打破组织边界，以双方业务合作为基础，建立战略合作关系，利用信任、愿景、规模效应等促使在更广阔范围内开展异质性资源集成，并通过利用式学习等基础学习方式提高资源整合利用率，提升平台设计开发与顾客使用友好度，最终促进企业信息开发和协调度等管理技能的提升与创新。
(3) 利用探索式学习实现外部网络内化。平台企业的开放式服务创新具有网络外部性，即企业平台上的用户数量越多，平台外的第三方开发者就越倾向于通过该平台开展合作，抢夺客户；反之，亦然。两边表现出的具有正向反馈作用的网络外部性，促使平台企业努力实现外部网络的内化。这要求平台企业不能仅停留在利用式学习的基础学习阶段，而是要利用探索式学习不断提高自身在服务创新、市场竞争力、利润共享等方面的能力，吸引越来越多的第三方开发者与用户加入企业平台，从而在此良性循环中促成突破式创新。
2.1 双重社会资本及二元学习
在社会网络资本嵌入性研究中，学者多根据地域范围将社会资本嵌入划分为本地化嵌入与超本地化嵌入[6]；Nonaka等[7]指出要利用本地社会资本，促进企业开展渐进式创新；Corso等[8]认为超本地社会资本关注全球性的探索式学习，有利于突破式创新。而平台企业扎根于社会网络中，具有双重社会资本：一方面，平台企业在与其它网络节点开展产业链分工、合作的过程中，从当地网络获得大量社会资本；另一方面，通过与本地社会网络外部主体的联系，平台企业能够获得丰富的超本地社会资本。因此，本文从地理范围维度将平台企业的社会资本按网络边界区分为本地(网络内)、超本地(网络外)两类。然而在现实情况中，难以直接对本地与超本地社会资本进行测量。因此，本文沿用Gabby[9]提出的方法，选用企业与其他主体联系的频繁程度、密切程度与对象数量3个指标来测量本地社会资本，选用基于业务往来而形成的彼此信任、共同愿景2个指标来测量超本地社会资本。
双重社会资本对平台企业的开放式服务创新具有重要作用，但社会资本作用于服务创新必须通过学习网络培育和组织学习开展，即以组织学习为中介因素，使创新资源的开放与利用成为可能。周长辉等[10]指出对学习空间的划分要考量紧密度和知识面，杨皎平等[4]则通过学习深度和学习宽度对学习空间进行研究；在组织学习的研究上，徐蕾等对利用式与探索式学习的划分较适合平台企业等服务型组织。因此，本文从学习方式角度选定利用式学习与探索式学习作为中间变量，用以细化组织学习的中介作用。此处，本文根据March[11]的研究，通过已掌握的技术能力利用、现有优势的价值体现、现有资源整合能力与过去已掌握能力的相似度3个指标对利用式学习进行测量，通过新服务概念、新资源整合方式、对已有技术的挑战3个因素对探索式学习进行测量。同理，本文根据Chesbrough[5]的分类，用资源整合技术使用频率、资源整合技术投入使用速度、开放式服务创新后实现技术与能力的提升、开放式服务创新成功率4个指标对开放式服务创新进行测量。
2.2 研究假设
(1) 双重社会资本对开放式服务创新的影响。社会资本会促进信息资源等的传播与共享，尤其是平台企业既可获得本地社会资本的内部资源，又能够通过超本地社会资本实现突破地理边界范围的资源共享。双重社会资本对开放式服务创新具有不同影响。
Gabby[9]指出，平台企业本地社会资本以强连接为主，具有植根于相似文化背景与社会结构的彼此信任的特点，但在创新资源多样性方面难免不足，因而不利于开放式服务创新；徐蕾等[4]通过对集群的实证研究指出，本地社会网络中因长期与本地主体发生频繁而紧密的互动，共享资源必然出现冗余，不利于以新知识和新信息为基础的开放式服务创新；另外，Podolny等[12]指出，产生的信任与认可难以支撑新知识在本地社会网络各主体间的传递及拓展，最终使得平台企业难以获得实际意义上的全新知识。因此，本文提出以下假设：
H1a：本地社会资本对开放式服务创新具有负面影响。
相反地，平台企业超本地社会资本中的信任以交易与合作为基础，虽然联系以弱连接为主，但联系数量多且资源异质性高，因而Corso[8]认为，超本地社会资本积累对开放式服务创新绩效提高具有正向作用；Tsai等[13]也指出，突破本地社会网络限制，可以在更广范围内搜索信息并对新资源进行开发试验，发现区别于企业自身已掌握资源的新要素，同时，超本地社会网络有助于新知识承载。这些高异质性资源更能为平台企业带来突破原有模式的新想法，促进平台企业开放式服务创新的实现。因此，本文提出以下假设：
H1b：超本地社会资本对开放式服务创新具有正面影响。
(2) 双重社会资本对二元学习的影响。Hansen[14]认为，开展利用性研究的主体往往从显性知识中获得信息，开展探索性研究的则倾向于从更大范围的网络中获得隐性信息。
为此可知，本地社会资本对二元学习具有不同影响。Baum[15]指出，企业内各部门间以及社会网络内各主体间的联系频繁度与密切度均较高，且联系数量多，因而更倾向于开展利用式学习；宋方煜[3]也指出，植根于相同集群文化与社会结构的企业更易产生信任和认可，从而减少甚至消除双方沟通障碍，促进信息、资源共享，提升交易、交互价值；进一步，March[12]认为这种基础性信任有助于对话平台的搭建，促进平台企业与第三方开发者、顾客分享经验及信息，有利于利用式学习。因此，本文提出以下假设：
H2a：本地社会资本对利用式学习具有正面影响，对探索式学习无显著影响。
在超本地社会资本对探索式学习的影响方面，杨皎平认为，平台企业与超本地企业多为弱联结，而弱联结对关系投资的需求较少，这使得企业可以将更多的资源用于搜索多样化知识。由于超本地社会网络有助于企业获取更多高异质性信息，进而获得较高丰裕度的创新资源，因而最终有利于探索式学习[11]。同时，超本地社会网络中的信任建立在企业间长期稳定交易与交互的基础上，双方更愿意开展学习创新活动，因而更有利于探索式学习[10]。因此，本文提出以下假设：
H2b：超本地社会资本对探索式学习具有正面影响，对利用式学习无显著影响。
(3) 二元学习对开放式服务创新的影响。许多研究指出，组织学习对组织管理创新与技术突破创新均有重要作用，但现有研究在利用式学习和探索式学习的具体作用上并不明确。Helfat[16]提出，利用式学习能够通过筛选、凝炼、高效、选择、执行等关键词进行描述，其通过对现有信息、资源进行开发利用，提高业务运作效率，增强企业当前的生产和运营能力，并影响开放式服务创新绩效，具有风险小、周期短的特点，但利用式学习对开放式服务创新无明显益处；而Podolny等[13]认为探索式学习可以通过变化、试验、冒险、发现、创新等关键词进行描述，通过探索式学习获得的管理经验与生产技术往往与企业现有资源存在较大差异，这样可以帮助企业利用全新管理经验和技术，提高开放式服务创新绩效。因此，本文提出以下假设：
H3a：利用式学习对开放式服务创新具有负面影响。
H3b：探索式学习对开放式服务创新具有正面影响。
图2 理论模型
3.1 变量测量与样本统计
为保证问卷数据的效度与信度，本文选用7分制Likert 量表，并根据研究目标进行初始调整；在广泛听取专家意见、采纳已有研究成果的基础上，对变量及其测量口径进行统筹调整；最后，在问卷内容确定及大规模发放前，事先选定部分目标企业及人员开展问卷预调查工作，并根据反馈意见对问卷内容进行最终修订。
本文选取百度、淘宝、苏宁云商、新浪网、亚马逊、东方融资网、中国制造网等国内外知名平台企业作为样本企业，通过纸质及邮件的方式发放调查问卷共300份，回收有效问卷233份，有效率为77.7%。问卷填写者中，具备中级及以上职称的占73%；从企业产品定位来看，零售业、制造业、内容媒体业、商务服务业及其它分别占比39.1%、29.2%、20.1%、9.9%、1.9%；从开放式服务创新所处阶段来看，计划阶段、实施阶段、瓶颈阶段与总结阶段分别占比26.1%、43.8%、23.2%、6.9%。样本较好的代表性保证了研究问卷的真实性与可靠性。
3.2 信度与效度测量
本文对233份有效问卷数据进行信效度检验。如表1所示，各变量的α系数均在可接受范围内(α大于0.7)，说明变量的一致性较好，符合研究要求。同时，各变量的KMO值均大于等于0.8，且因子可解释方差均大于0.8，适合进行因子分析。
表1 变量因子分析结果
变量Cronbach’s系数Bartlett检验F值KMO值因子可解释方差(%)本地社会资本0.780.000.8487.66超本地社会资本0.810.000.9291.83利用式学习0.870.000.8381.66探索式学习0.850.000.8085.45开放式服务创新0.920.010.8787.58
另外，本文分别对双重社会资本、二元学习、开放式服务创新开展验证性因子分析，以检验各变量分指标的聚合效度。验证性因子分析中，χ2/df=2.11,NNFI=0.93,CFI=0.92，RMSEA=0.075与SRMR=0.07，表明此模型的聚合效度较好。具体地，本文还利用AMOS 21.0作进一步分析，结果显示，所有因子载荷均保持在0.6以上，表明问卷数据的收敛效度较好。
表2中本地社会资本在“平台企业间倾向于彼此信任”和“平台企业间倾向于拥有共同愿景”两个指标上的因子载荷分别达到0.48与0.43。这说明本地社会资本在帮助企业集成信任与愿景方面发挥一定作用(而超本地社会资本在“平台企业间联系频繁程度高”、“平台企业间联系密切程度高”、“平台企业间联系数量多”3个指标的因子载荷也分别达到0.36、0.28、0.51)，但本文此处仅考虑其数理关系，实际意义留至后文说明。表3中利用式学习的因子载荷值在“平台企业提出新的资源整合方式”指标上为正，探索式学习的因子载荷值在“平台企业最大程度利用已掌握的技术、能力”指标上也为正，说明二者对开放式服务创新的影响仍需结合实际情况考虑。
前文对各变量及因素间收敛效度、可靠性的实证检验均达到较好水平。因此，本文拟采用单一变量指标代替多重因素指标，即以双重社会资本、二元学习与开放式服务创新为一级变量，再由各细分因素作为二级变量进行实证研究。所以，本文的实证研究过程分两步进行：首先，运用回归分析分别对6组假设进行验证，初步判定双重社会资本、二元学习、开放式服务创新三者间的关系；再应用SEM分析变量及其各因素间的相关性。
表2 本地、超本地社会资本验证性因子分析
因子分指标本地社会资本因子载荷超本地社会资本因子载荷平台企业间联系频繁程度高0.87(0.36)平台企业间联系密切程度高0.80(0.28)双重社会资本平台企业间联系数量多0.88(0.51)平台企业间倾向于彼此信任(0.48)0.72平台企业间倾向于拥有共同愿景(0.43)0.76
表3 利用式学习、探索式学习验证性因子分析
因子分指标利用式学习因子载荷探索式学习因子载荷平台企业最大程度利用已掌握的技术、能力0.73(0.23)平台企业现有服务或产品体现了优势、价值0.77(-0.17)组织学习平台企业新掌握的技术、能力与已有的相似0.81(-0.05)平台企业提出新的服务、产品概念(-0.04)0.69平台企业提出新的资源整合方式(0.04)0.71平台企业对已有技术进行挑战、创新(-0.02)0.77
表4 开放式服务创新验证性因子分析
因子分指标开放式服务创新因子载荷平台企业资源整合技术的使用频率高0.82开放式服务创新平台企业资源整合技术投入使用的速度快0.85平台企业服务创新后实现技术与能力的提升0.84平台企业开展开放式服务创新的成功率高0.84
4.1 回归分析
首先，分别以本地与超本地社会资本为自变量、开放式服务创新绩效为因变量，构建回归方程1。由表5可知，本地社会资本与开放式服务创新的相关系数R=-0.223(R2=0.557)，二者呈负相关关系；而超本地社会资本与开放式服务创新的相关系数R=-0.714(R2=0.557)，二者具有正相关性，验证假设H1a、H1b成立。
其次，以本地与超本地社会资本为自变量，利用式与探索式学习为因变量，分别构建方程2和方程3。由表5可得，本地社会资本与利用式学习的相关系数R=0.614(R2=0.363)，说明本地社会资本对利用式学习具有正面影响，而对探索式学习具有较弱的负面影响(R=-0.112，R2=0.571)；同理可知，超本地社会资本对探索式学习具有正面影响(R=0.758，R2=0.571)，对利用式学习具有较弱的负面影响(R=-0.096，R2=0.363)，基本验证假设H2a与H2b。回归分析后，修正假设为：
H2a′：本地社会资本与利用式学习呈正相关关系，与探索式学习呈微弱的负相关关系；
H2b′：超本地社会资本与探索式学习呈正相关关系，与利用式学习呈微弱的负相关关系。
最后，分别以利用式与探索式学习为自变量、开放式服务创新绩效为因变量，构建方程4。由表5可知，利用式学习与开放式服务创新绩效微弱正相关(R=0.231，R2=0.229)，探索式学习与开放式服务创新绩效显著正相关(R=0.733，R2=0.229)。回归分析后，假设H3b得以验证并成立，但假设H3a′需要修正，即
H3a′：利用式学习对开放式服务创新具有微弱正向影响。
表5 回归检验结果
自变量因变量创新绩效(方程1)利用式学习(方程2)探索式学习(方程3)创新绩效(方程4)本地社会资本-0.223***0.614***-0.112超本地社会资本0.714***-0.0960.758***利用式学习0.231***探索式学习0.733***R20.5570.3630.5710.229调整后的R20.5510.3570.5590.214F值53.67422.75455.05013.491
注：表中系数为标准化系数；*表示P<0.05，**表示P<0.01，***表示P<0.001
4.2 结构方程分析
回归分析已经初步验证并修正各变量关系，接下来，运用结构方程对变量间的相互作用进行综合考察。结构方程的整体模型及具体参数如图3所示，各因素作为可测变量用矩形来表示，各变量作为潜在变量用椭圆来表示。
结构方程的各指标数值如表6所示，修正后各假设均得到较好验证。本地社会资本与利用式学习的路径系数=0.873，P= 0.021，通过了显著性检验(P<0.05)，说明本地社会资本对利用式学习具有显著正向影响；本地社会资本与探索式学习、开放式服务创新的路径系数分别为-0.064(P=0.013)、-0.016(P=0.008)，说明本地社会资本对探索式学习、开放式服务创新均具有负作用，验证假设H2a′、H1a成立。相反地，超本地社会资本与利用式学习呈较弱的负相关关系(路径系数=-0.045，P= 0.118)，而对探索式学习、开放式服务创新则具有正面影响，验证假设H2b′、H1b成立；最后，利用式与探索式学习分别对开放式服务创新起微弱正向、正向影响，利用式学习的路径系数=0.069(P=0.053)，探索式学习的标准化系数=0.923(P=0.001)，验证假设H3a′、H3b成立。因此，结构方程分析结果与回归方程的初步结果相一致，再次检验了前文提出的相关假设。
图3 结构方程模型及变量参数
表6 结构方程模型的路径系数与对应假设检验
变量间关系系数及相关指标路径系数S.E.C.R.P值对应假设检验结果本地社会资本→利用式学习0.8730.0916.0220.021H2a'支持本地社会资本→探索式学习-0.0640.058-0.7390.013H2a'支持本地社会资本→开放式服务创新-0.0160.008-0.2180.008H1a支持超本地社会资本→利用式学习-0.0450.037-0.6310.118H2b'支持超本地社会资本→探索式学习0.9840.1347.6650.167H2b'支持超本地社会资本→开放式服务创新0.8540.1088.5970.184H1b支持利用式学习→开放式服务创新0.0690.0610.7350.053H3a'支持探索式式学习→开放式服务创新0.9230.1208.7310.001H3b支持
特别地，通过表6的数据可以发现，以二元学习为中间变量的社会资本嵌入视角的平台企业开放式服务创新研究，具有区别于以往研究结论的不同：①利用式学习对平台企业的开放式服务创新具有微弱的正向影响(以往学者多认为二者呈负相关关系)，这是因为平台企业对利用式学习的积累，有助于信息挖掘、基础技术、开发程序等技术使用效率的提升与边际成本的降低，进而为开放式服务创新提供基础技术支撑，促进成功率与绩效水平提升；②本地社会资本对开放式服务创新虽具有微弱的负影响(路径系数=-0.016，P=0.008)，但此假设并未得到强支撑，如果考虑到本地社会资本对利用式学习的强正向影响，而利用式学习又对开放式服务创新具有正向影响，则平台企业在现实经营中仍需注重嵌入本地社会资本，利用本地社会资本实现对利用式学习的积累，最终为实现开放式服务创新创造条件。
5.1 研究结论
本文以平台企业开放式服务创新的定义及实现机理为研究基础，将双重社会资本、二元学习以及开放式服务创新纳入统一框架，通过回归分析与结构方程分析探讨三者间关系，得到新结论：利用式学习对平台企业的开放式服务创新具有微弱的正向影响，而本地社会资本通过利用式学习作用于开放式服务创新，本地社会资本对平台企业的开放式服务创新仍具有正向影响。
(1)通过因子分析，本文提出的假设和理论模型在有效性与合理性上获得支持。本文以双重社会资本嵌入理论为立论依据，通过提炼相关研究成果，结合平台企业运作特性，给出“双重社会资本→二元学习→开放式服务创新”的关系模型。此模型符合平台企业业务运作既扎根本地社会网络，提高经营效率，又面向超本地社会网络，整合资源的特点，且全面分析了双重社会资本作用于平台企业开放式服务创新的4条路径，弥补了以往研究结论在实践运用中缺乏针对性的不足。
(2)通过回归分析，本文发现，利用式学习对开放式服务创新具有微弱正向影响，同时，明确了本地社会资本对开放式服务创新具有负向影响，超本地社会资本、探索式学习对开放式服务创新具有显著正向影响；本地社会资本对利用式学习具有正向影响，对探索式学习具有微弱的负向影响，超本地社会资本对探索式学习具有正向影响，对利用式学习则具有微弱的负向影响。这说明平台企业必须突破本地社会网络和利用式学习对创新的阻碍，积极通过探索式学习积累超本地社会资本，建立开发标准健全的资源管理体系，寻求资源管理技术突破，提升资源管理能力，从而实现开放式服务创新绩效提升。
(3)通过结构方程模型，本文进一步验证了回归分析提出的结论，即平台企业必须进一步加强与超本地社会主体交流的密切程度、频繁程度，促进共同愿景以及彼此信任等隐性因素的建立，实现组织间高异质性信息交流成为常态化。另外，虽然本地社会资本对开放式服务创新具有反作用，但本地社会资本的积累有助于企业日常经营竞争力的提升，进而为开放式服务创新提供间接性的基础支撑。因此，双重社会资本与二元学习均需得到平台企业的重视。同时，本文也指出利用式学习对开放式服务创新具有微弱的正向影响，这是本文结合平台企业服务模式特点与实际问卷数据得出的区别于以往学者的结论，原因是利用式学习可以帮助平台企业通过“复制”另一企业的程序代码，快速地构建起更吸引第三方开发者和用户的新平台，进而实现资源整合能力与技术水平的提升，最终为开放式服务创新奠定基础。
5.2 管理启示
国内诸多互联网企业，如百度、淘宝、腾讯、奇虎360、新浪等均已开始建设或不断完善其开放平台。结合开放式服务创新机理，平台企业只有突破组织边界限制，通过双重社会资本积累信息等创新资源，依靠快速的二元学习内化网络外部性，才能满足用户多样化需求、保持企业市场竞争力，最终实现开放式服务创新。
(1) 强化本地网络，降低创新成本。尽管本地社会资本对开放式服务创新具有负向影响，但开放式服务创新的经营基础必须扎根本地社会网络。因此，平台企业首先应与顾客、第三方开发者等利益相关者建立信息交流平台，增强彼此信任，促进客户消费信息、开发者设计理念、平台企业服务内容的共享，为平台企业开展开放式服务创新奠定大数据基础；其次，需要加强官产学研合作机制的构建：从政府获得新产品、服务创新的政策信息，减少“政策碰壁”损失，增进平台企业与科研院所、高校间的联系，以产业需求引领研究方向，以研究成果促进产业发展、服务创新；另外，平台企业需要促成并维护良好的客户与供应商关系，帮助平台企业获得最真实的用户反馈，进而从中寻求开展开放式服务创新的机会；同时，通过本地社会网络，加强与银行的合作，降低平台企业融资成本，为开放式服务创新降低机会成本。
(2) 拓展超本地网络，获取高异质性资源。超本地社会资本能够直接为平台企业带来开放式服务创新所需的资源，促进平台企业开放式服务创新绩效提升。因此，平台企业首先应增加建立联系的社会网络主体数量，在此基础上，评估这些社会网络主体对自身实现开放式服务创新的价值，增进与有价值主体(包括当前价值与潜在价值)的联系，以便拓展创新资源来源渠道；其次，平台企业在日常经营中应主动加强与超本地社会网络主体的联系，建立以共同愿景和利益为支撑的彼此信任。例如经常派遣本企业信息管理人员到关系密切的平台企业，就资源整合技术、服务创新理念等各方面进行交流，促进高异质性创新资源在不同平台企业间共享，提高开放式服务创新绩效。
(3) 培育社会网络，夯实创新基础。尽管以往研究多认为，利用式学习对开放式创新具有负面影响，但在平台企业的开放式服务创新研究中，利用式学习对开放式服务创新具有正向影响。这要求平台企业通过本地社会网络促进利用式学习，深化并拓展企业已有资源整合能力，提高企业服务运作效率，为促成开放式服务创新做好基础准备。在此基础上，通过超本地社会收集大量高异质性信息资源，开发、健全知识管理体系和风险控制体系，帮助平台企业更好地利用全新技术整合大数据资源，提高开放式服务创新绩效。
(4) 探索学习新方式，实现资源开发深度化。伴随以信息资源为基础的服务型经济的出现，信息已成为各类组织竞争的核心资源。因此，平台企业必须高度重视内部信息资源的探索式学习与开发，根据开放式服务创新方向，设计一套适应企业自身创新需求的信息管理流程，并建立配套的信息使用管理标准，对超本地社会网络中高异质性信息资源进行深度化与创新化开发。另外，首席信息管理官是目前互联网背景下各公司独立设置的关键职务，其全权负责企业的信息管理与开发问题。平台企业要想提高探索式学习效率，就有必要设置这一直属于最高管理者的职位。
总之，本文结合平台企业扎根本地社会网络但服务范围超本地社会网络的特点，实证探讨了本地、超本地社会资本分别通过利用式、探索式学习对开放式服务创新的作用机理，是一次有益的尝试。通过研究发现，利用式学习对平台企业的开放式服务创新具有微弱的正向影响，而本地社会资本通过以利用式学习为中间变量，对平台企业的开放式服务创新仍具有正向影响。这对于指导平台企业开展开放式服务创新具有重要意义：①平台企业通过与供应链上各节点保持频繁联系，获取大量本地社会资本，建立以固定业务往来为基础的信任，形成非正式制度安排，以简化交易程序，降低交易费用和监督成本；②平台企业通过利用式学习建立更宽领域的信息库，实现信息开发经验的不断积累，保证信息使用成本的持续降低，为开放式服务创新作好准备。下一步，需要在本地社会资本的隐性正向作用方面继续深入探讨，运用实证分析支撑研究结论。同时，需要对双重社会资本的具体连接对象进行区分，研究因连接对象不同而导致的平台企业社会资本差异问题。
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(责任编辑：胡俊健)
On the Relation of Dual Social Capital，Dual Learning and Open Services Innovation Performance in the Platform Enterprise
Abstract：On the base of analyzing the mechanism of open services innovation on platform enterprises, it applies regression analysis and SEM ( structure equations modeling ) analysis to discuss the relationships between dual social capital, dual learning and open services innovation from the perspective of social capital embeddedness. It demonstrates that local social capital has negative effects on open services innovation, while ultra-local social capital has positive effects on open services innovation, and both learning ways play intermediary roles in the relationship. Finally, it put forward inspirations according to the particularities of open services innovation of platform enterprises, including cultivating local networks to reduce the costs of innovation, broadening ultra-local networks to receive high heterogeneity resources, launching exploitative learning to compact the soil of innovation, exploring new learning styles to carry out data mining deeply.
Key Words：Platform Enterprise; Open Services Innovation; Dual Social Capital; Dual Learning
收稿日期：2016-10-10
基金项目：国家自然科学基金项目(71263040，41361103，71563030)；江西省教育厅科技项目(GJJ150746)
DOI：10.6049/kjjbydc.2016070031
中图分类号：F274
文献标识码：A
文章编号：1001-7348(2017)16-0083-08