开放式创新社区研究进展及未来趋势
2024-06-17陈军孔程王明思
陈军 孔程 王明思
摘要：[目的/意义]开放式创新社区是践行开放式创新理论的重要方式，也是企业解决创新问题的一种知识创造机制。全面梳理开放式创新社区的相关研究进展，建立相应的研究框架，对于厘清该领域研究方向，指导企业有效开展开放式创新具有重要意义。[方法/过程]通过文献计量方法对国外开放式创新社区的相关文献进行分析，然后从知识创造的4个过程构建开放式创新社区的研究框架，并依据框架对已有的开放式创新社区文献进行详细的内容分析，归纳现有研究的进展，提出开放式创新社区未来的研究方向。[结果/结论]从知识创造的过程来看，企业吸收和传递社区隐性知识过程、开放式创新社区用户、企业与社区知识边界以及开放式创新社区知识转化机制4个方面还有待深入研究。
关键词：开放式创新社区；文献计量；知识创造；研究框架
分类号：G301
引用格式：陈军， 孔程， 王明思. 开放式创新社区研究进展及未来趋势[J/OL]. 知识管理论坛， 2024， 9（2）： 208-225 [引用日期]. http：//www.kmf.ac.cn/p/388/. （Citation： Chen Jun， Kong Cheng， Wang Mingsi. Research Progress and Future Trends of Open Innovation Community[J/OL]. Knowledge Management Forum， 2024， 9（2）： 208-225 [cite date]. http：//www.kmf.ac.cn/p/388/.）
创新是影响企业生存和发展的关键，目前企业封闭式创新范式已不能适应外部环境变化的高度动态性，为适应环境变化，企业创新活动转向从外部获取资源。2003年H. W. Chesbrough提出开放式创新的范式，阐释了企业利用外部资源进行创新的行为[1]。随着网络社交平台为企业开放式创新提供有力的工具支持，开放式创新社区随之诞生。由于企业对开放式创新采纳意愿的不断提高，开放式创新社区逐渐成为企业开展开放式创新活动的重要手段和载体，如SAP公司的在线社区、星巴克的MSI网站、宝洁公司产品开发社区等。然而，并不是所有开放式创新社区都能给企业带来预期的绩效提升[2]。从知识观来看，开放式创新社区对企业创新绩效的影响存在差异，造成这种差异的原因不仅在于知识需求方企业对外部知识的管理能力，还在于知识供给方创新社区能否创造足够有效的知识。
开放式创新社区作为企业创新问题答案的“提供者”，其本质是为企业提供解决问题的新知识，其运作过程是一个知识创造的过程。然而目前国内外研究主要集中于用户的贡献行为、创意识别、社区知识、知识协同创新、领先用户的参与行为、企业的开放度以及创新中介等方面[3-7]，仅展示了开放式创新社区知识创造过程的部分环节和影响因素，未能全局性展现开放式创新社区研究的最新进展和发展趋势。因此，笔者利用Citespace可视化分析2003—2023年所发表的开放式创新社区文献，揭示开放式创新社区的知识基础、演进脉络和研究热点，并基于知识创造的过程构建开放式创新社区的研究框架，归纳并提出未来的研究方向。
1 开放式创新社区知识图谱分析/Knowledge graph analysis of open innovation community
1.1 数据来源
笔者以（TI=（innovation AND communit*） OR AB=（“open innovation” AND communit*） OR AK=（“open innovation” AND communit*）） AND （DT==（“ARTICLE” OR “PROCEEDINGS PAPER” OR “REVIEW” OR “EARLY ACCESS”））作为检索表达式，选取Web of Science（WOS）数据库核心合集中SSCI、CPCI-SSH、ESCI子数据库进行检索，检索时间限定为2003年1月1日至2023年8月7日。一共获取了1 031篇文献，经过去重、剔除不相关文献，最后获得614篇与开放式创新社区研究主题相关的文献作为分析样本。
1.2 发文量统计
自2003年以来，有关开放式创新社区的发文量总体呈上升趋势（见图1）。随着开放式创新理论的发展，作为实施开放式创新重要途径的开放式创新社区越来越受到学者的关注。尤其是在2014—2017年发文量迅速增加，之后至2021年发文量都稳定在40篇以上，可以看出2017年之后开放式创新社区的研究进入寻求突破期。
1.2 共被引分析
高被引的文献往往具有较强的可借鉴性，笔者通过CiteSpace对文献进行共被引分析来找出具有重要影响的文献，从而探索开放式创新社区的研究基础。如图2所示，在开放式创新社区共被引网络中一共出现755个节点，形成1 988条连线，网络密度为0.007。根据图谱数据显示很多节点中介中心性都小于0.1，由此说明开放式创新社区的相关研究在2003—2023年间并未出现极具代表性和中心地位的文献，开放式创新社区还未形成较为完整的研究框架，此领域研究还有待深入。
此外，笔者通过对共被引文献进行聚类，采用综合聚类的方法，剔除关联度低的聚类，共得到13个聚类，如表1所示：
其中Q值为0.844，S值为0.924 6，均大于0.7，说明这些聚类高效且可信，聚类图谱见图3。
通过对聚类名词以及聚类中的被引文献进行解读，归纳出聚类的详细信息并合并内容相似的聚类，可将文献整理为8个聚类（见表2），分别阐述了开放式创新、开放式创新项目、用户创新、开放式创新实施的影响因素、企业与用户的交互、知识转移、社区参与以及开放式
创新对企业绩效的影响8个方面的内容，这些内容共同构成了开放式创新社区研究的理论基础。其中，开放式创新项目和用户创新是对社区用户隐性知识到社区显性知识这一外部化过程的研究；开放式创新实施的影响因素、社区参与、知识转移、开放式创新以及开放式创新对企业绩效的影响则是对知识组合化过程进行的研究；社区交互是对社区用户隐性知识到企业显性知识的转化过程即包括外部化和组合化过程的研究。
从文献共被引分析来看，开放式创新社区的研究基础是对社区用户隐性知识到社区显性知识再到企业知识这一过程的研究。由此可知，开放式创新社区是一个创造知识的非正式网络组织，其知识创造的基本过程是从社区用户到社区再到企业的外部化、组合化过程。
1.4 关键词分析
高频的关键词可展示开放式创新社区的现状以及发展脉络。笔者通过CiteSpace软件对614篇文献的关键词进行分析并生成关键词共现图谱，一共产生了445个关键词，如图4所示：
排名前10位的关键词分别是open innovation、knowledge、performance、open source software、research and development、management、network、absorptive capacity、model、collaboration（见表3）。其中，open innovation、knowledge的中介中心性大于0.1，为重要关键节点，学者主要研究开放式创新以及开放式创新社区中创意的产生、识别与采纳。从频次排名前10位的关键词来看，开放式创新社区主要的研究内容为开放式创新、开放式创新社区中创意、企业绩效、开源软件社区、企业边界、开放式创新社区管理，且开放式创新、开放式创新社区中创意的贡献、识别与采纳是学者们关注的重点。
此外，通过CiteSpace绘制timeline图谱，可分析当前关于开放式创新社区的研究脉络。根据关键词共现得到的聚类如图5所示：
通过关键词共现得到了技术转移、信息收集、在线用户创新社区、合作学习、价值共创、信息技术创新、开源社区、在线创新社区、众包平台、知识管理10个聚类。从关键词timeline图可以看出，合作学习、开源社区、在线创新社区3个聚类最先出现，而且其演化范围几乎涵盖了其他主题。这些部分主要是对合作学习、创新社区、开源软件等内容进行分析，此时学者发现企业开始通过社区进行开放式创新活动。此后，技术转移、信息收集、价值共创、众包平台、知识管理等主题内容相继出现，此时学者们开始关注企业的吸收能力、社区中知识的转移以及价值共创、社区管理等问题，即知识组合化、社会化等过程。而在线用户创新社区出现得较晚，此时学者开始关注社区中的活动即用户在社区中的贡献，如产品创意等。通过梳理各个聚类的关键词，发现目前研究侧重于知识管理以及社区管理，也就是知识组合化、社会化过程的研究。
1.5 突显词分析
通过对文献中的关键词进行突显分析，得到排名前10的突显关键词，按首次出现的时间进行排序（见图6）。结合关键词共现分析，开放式创新社区的研究可以划分成3个阶段：
第一个阶段为2005—2014年，此阶段的研究重点为开源软件、用户创新、实践社区。开源软件、用户创新、实践社区都与开放式创新社区有着密切的联系。就文献来看，学者们通过分析用户创新来分析开放式创新社区中用户的活动，通过开源软件社区、实践社区来分析社区对企业创新绩效的影响，也就是知识的外部化和组合化过程。
第二个阶段为2015—2017年，此阶段的突显词为模式、社交媒体、系统。在这个阶段学者们开始从系统的角度分析开放式创新社区，很多学者着手分析企业边界包括参与开放式创新社区的方式、时机以及创新中介等内容。此阶段主要是扩展了开放式创新社区知识组合化过程的研究。
第三个阶段为2018—2023年，此阶段侧重于产品创意、结构洞、创新绩效、企业家精神的研究。由此可以看出，学者开始着重关注开放式创新社区中价值创造的过程，即组合化过程。同时，也有学者开始关注社区的管理，如何利用社区中的社会资本、企业应该在社区中投入什么资源等问题是此阶段研究的重要内容，此时对于开放式创新社区的研究已经扩展到社会化过程。
整体来看，开放式创新社区的重要内容为开源软件社区、用户创新、产品创意、社区管理5个方面，即知识的外部化、组合化、社会化过程。结合关键词共现分析可以看出，产品创意、创新绩效、社区管理是开放式创新社区之后研究的热点，因此，开放式创新社区的知识组合化、社会化过程是将来研究的一个重要方向。
2 开放式创新社区的研究框架构建/Research framework construction of open innovation community
2.1 知识创造理论
知识是企业创新的基础投入，通过对企业知识的管理和运用可推动企业创新从而提升企业价值。1995年日本管理学家野中郁次郎提出了知识创造SECI（socialization， externalization， combination， internalization）模型，认为企业可以通过社会化、外部化、组合化、内在化4个过程进行知识创造从而获得持续的竞争优势[8]。然而，企业的知识创造过程不仅发生在个人层面，也发生在群体、组织间等层面上。学者野中郁次郎和竹内弘高还提出“知识螺旋”的概念[9]，认为知识创造是一个螺旋上升的过程，它源自个体，随着互动社群的扩大，超越团组、部门、组织的边界，不断向前推进。同时，还指出组织本身不可能创造知识，个体的隐性知识是组织知识创造的基础，组织需要调动个体所创造和积累的隐性知识来创造新知识。
SECI模型作为广泛使用的知识创造基础理论，很多学者对SECI模型进行了拓展。秦铁辉等将外部知识、内部知识、组织知识、个人知识融入SECI模型之中，讨论了不同组织层级间的知识转化[10]；周劲波等分别探讨了在SECI框架下基于个体学习和组织学习的组织间知识转化[11]。可见，结合知识创造螺旋及其扩展模型，SECI模型也适用于分析组织间的知识创造过程。开放式创新社区的运作就是知识创造的过程，因此，笔者基于开放式创新社区知识创造的过程来构建开放式创新社区的研究框架。
2.2 开放式创新社区的知识创造过程
由知识创造理论可知开放式创新社区知识创造源于社区用户的隐性知识。社区用户通过外部化将自己经验、创意等隐性知识用文字、图像等方式转换成显性知识，企业通过创意收集、筛选、吸收、转化等过程将社区中的显性知识整合成自身的显性知识，并通过实施、商业化等过程将显性知识转化成隐性知识[12]。此外，企业也会在社区中发布创新项目以及技术相关信息，以此将自己的知识传递给社区的用户，社区用户也会将社区中的显性知识进行二次创造并内化成自己的隐性知识，这也是很多学者发现的混音行为[13]。基于知识创造SECI模型对开放式创新社区的知识创造过程分析发现（见图7）：社区的知识流动有两个方向，分别是从社区到企业和从企业到社区，形成一个知识流动的闭环，因此存在两个知识创造的过程，两个过程不断循环往复进行知识转化从而创造出新知识。
（1）社区用户到企业的知识创造过程。该知识创造过程中，知识的流向是“社区用户的隐性知识→社区的显性知识→企业的知识→社区用户的隐性知识”。具体过程包括：①外部化，开放式创新社区用户通过文字、图案等方式将自己的隐性知识转化成显性知识，以此进行创意共享[14]；②组合化，企业将从社区中搜集的创意和知识加以筛选、识别、整合，形成对自己产品有用的知识[15]；③社会化，企业通过对社区进行管理来影响用户的心智模式等，将自己的隐性知识通过社会化传递给社区用户。
（2）企业到社区用户的知识创造过程。在知识创造过程中，知识的流向是“企业的知识→社区的显性知识→社区用户的隐性知识→企业的知识”。具体过程包括：①组合化，企业为获取创新解决方案，将自己的部分知识发布到社区，社区用户根据自己的情况进行使用；②内在化，社区的用户可以学习社区中其他用户以及企业部分的显性知识并内化成自己的隐性知识[16]；③社会化，企业与社区用户合作开发，企业直接将社区用户的隐性知识转变成自己的隐性知识。
2.3 基于知识创造理论的研究框架
结合知识创造理论和开放式创新社区知识创造过程的分析结果，笔者从开放式创新社区知识流动的两个方向入手，从知识创造外部化、组合化、内在化、社会化4个过程来构建研究框架，如图8所示：
首先，从“社区用户的隐性知识→社区的显性知识→企业的知识→社区用户的隐性知识”这个方向来看，知识转化包含了外部化、组合化以及社会化3个过程。在社区知识创造的过程中，不同的社区和用户会以不同的方式来创造知识，而用户的不同行为也会产生不同的知识，因此知识的外部化过程需分析社区类型和社区用户。对于组合化过程，主要是考虑企业与社区的联系以及企业对社区显性知识的获取，即对企业的边界、创新中介、企业对创意的识别与采纳、知识产权、企业绩效等内容进行研究。而社会化过程则需分析企业对社区的管理。
其次，从“企业的知识→社区的显性知识→社区用户的隐性知识→企业的知识”这个方向来看，知识转化包含了组合化、内在化以及社会化3个过程。其中，组合化过程需探究企业与社区的联系以及社区对企业用户显性知识的获取，因此需要研究企业边界、知识再混合、知识产权问题。对于内在化过程，主要是考察用户参与社区创新的动机。而社区隐性知识到企业隐性知识的社会化过程则应考虑企业对社区人才的吸收能力以及企业与社区用户的合作程度。
3 开放式创新社区的研究进展/Research progress of open innovation community
由文献共被引分析可知，开放式创新社区研究的基础由8类文献构成。通过对这8类文献中的引文文献进行解读，结合上文所构建出的研究框架，以下将从开放式创新社区的知识外部化、组合化、社会化、内在化4个方面对现有研究进展进行分析。
3.1 开放式创新社区知识外部化过程研究
开放式创新社区的知识外部化是指社区用户隐性知识到社区显性知识转化的过程。现有研究主要从社区类型和社区用户两个方面展开。
在社区类型方面，G. Parmentier等[17]通过案例分析用户创新社区在协同创新过程中的作用；G. Elia等[18]从半导体的行业案例验证虚拟品牌开放式创新社区可以用来实施开放式创新；C. Troise等[19]分析开放式创新知识平台对项目计划开展的作用；M. J. Martinez等[20]认为在线社区有着大数据分析的潜力；J. Amann等[14]认为在线社区可以作为一种工具来捕获和利用终端用户或消费者的创新想法。
在社区用户方面，用户是创新的源泉[21-22]，大多数学者认为不同的用户会给社区带来不同的价值[23]，可以通过识别用户来减少企业搜索和处理信息的成本，最为常见的是通过识别领先用户来快速获取市场趋势[24]。为解决信息超载的问题，H. Lee等[25]提出通过识别创意的提出者来缓解信息超载；R. Martinez-Torres等[26]则是通过识别可以提出有效创意的用户来提高企业的创新能力。在关注开放式创新社区中的用户后，有的学者还发现企业员工作为用户参与社区也会促进社区的发展，例如J. K. Yan等[27]发现员工提出的想法会更易被企业所采纳。
因此，对于开放式创新社区的知识外部化研究，主要分析了不同的社区类型以及社区中的用户所产生的不同创新资源及其对企业创新的影响，而对于社区知识外部化详细过程的研究还有待深入。
3.2 开放式创新社区知识组合化过程研究
开放式创新社区知识组合化过程包括两个方向的知识流动即从社区显性知识到企业知识以及企业知识到社区显性知识两个过程。其中，企业边界和知识产权是两个方向都需考虑的内容。
3.2.1 企业边界和知识产权研究
对于企业边界问题，大多数学者是从企业知识边界[28]以及企业和社区的关系[17]两个方面来开展的。综合现有文献，对企业知识边界的研究主要是从企业开放度、边界的平衡以及边界对象的使用3个方面来进行，具体包括：①从企业的开放度来看，学者们认为不同的开放度决定了企业的战略[29]，企业的开放度决定了企业的创新模式，不同的创新模式会对企业的创新绩效产生不同的影响[30]。如M. G. Colombo等[31]以开源软件公司为例分析得出，企业采用合适的组织实践更有利于企业利用开源软件社区的资源。此外，也有学者发现企业的资源会影响企业的开放度[32]。②从维持边界平衡的角度来看，D. Faems等[33]通过分析技术联盟组合的多样性与企业财务绩效之间的关系，发现在技术联盟组合中存在价值提升效应以及成本增加效应，在一定程度上成本增加效应会替代价值提升效应；R. Teigland等[34]则以开源软件社区为例从企业吸收能力的角度来展现维持边界平衡的重要性。③从边界对象使用的研究来看，大部分学者认为开放式创新社区的重要内容是信息的传递，而边界对象承担着信息传递和内容融合的工作，利用好边界对象将有利于企业获取社区知识[35]。对于企业和社区的关系，不同时期的学者分别从参与开放式创新社区的影响、处理社区关系、参与开放式创新社区的时机等方面来进行探讨。E. Piva等[36]发现与开源软件社区合作的企业比非合作企业有更高的创新绩效；M. Shaikh等[37]提出选择开放式创新社区作为合作伙伴的影响因素；V. P. Seidel等[38]在技术生命周期背景下分析不同时期社区的作用。
对于企业知识产权问题，主要从社区知识产权的重要性以及知识产权的保护方面进行研究。学者们认为在中小企业以及频繁的知识传递的社区中，知识产权的管理对其发展有着重要的影响[39]。还有学者提出采用非规范的知识产权制度是目前保护知识产权的一个较好的方式[40]。
3.2.2 从社区到企业的知识组合化过程
对于企业将社区中的显性知识整合成自身显性知识过程的研究，学者主要从创新中介、创意识别与采纳以及社区对企业的影响3个方面来开展。
创新中介是目前比较新的一个研究议题，是企业与社区关系研究的一个延伸。G. D. Lauritzen[7]将咨询定义为创新中介，认为创新中介可以通过调节企业资源与外部资源关系来帮助企业有效的整合外部资源；K. Randhawa等[41]提出一个知识边界管理机制的框架，并从句法、语义、语用3个方面来分析开放式创新中介对企业与社区之间的合作的促进作用；W. Wang等[42]探讨大学的技术转让在社区动态和企业创新绩效之间起到的中介作用。
对于创意的识别与采纳，目前企业主要是通过两种方式来对社区中的创意来进行处理。一是通过内容编码识别社区中的主题，R. Martinez-Torres[16]通过潜在语义分析来分析社区中的内容；M. Olmedilla等[43]提出同现差异分析的方法来识别开放式创新社区中的主题；J. Lin等[44]提出了用户想法处理框架。二是通过分析创意的表达方式来分析企业对创意的采纳，例如M. Daradkeh[45]从用户的表达方式、情绪导向来分析创意采纳的影响因素；Q. Liu等[46]提出一个包含用户先前经验、创意表达特征和反馈效价的概念模型来分析创意采纳的可能性。另外，还有学者从创意的文本特征[47]、用户的中心性[48]等方面探讨创意的受欢迎程度。
对于企业绩效的研究，大多数学者认为参与开放式创新社区的企业可以提高其创造力、提高创新绩效[49-50]。用户参与的开放式创新可为企业提供丰富的知识资源[51]，同时企业也可以从中获取客户的需求，通过协调不同的资源企业可以获取竞争的优势[52]。如A. Mention和A. Orelj等[53- 54]认为企业可以通过在线社区获取动态能力。此外，还有学者认为开放式创新社区的使用不仅对企业的创新绩效有影响，对企业中其他的绩效也有所影响，如W. Stam[55]在其研究中发现对小公司而言参与社区会对其财务绩效产生积极的影响。
3.2.3 从企业到社区的知识组合化过程
从企业知识到社区显性知识的整合过程来看，学者主要对社区中知识再混合的相关内容进行研究。随着开放式创新社区的发展、社区知识的增加，混合知识理论引起了学者们的关注。M. A. Stanko[56]从创新扩散的理论出发，分析在线社区的知识混合的影响因素；J. Tan等[57]提出知识产品再混合的影响因素分析模型，并通过知识产品属性分析出开放式创新社区知识再混合的影响因素。
由此看出，对于开放式创新社区知识组合化过程的研究比较丰富，包含企业边界、知识产权、创新中介、创意采纳和获取、企业绩效、社区知识再混合这6个方面。然而其中还有部分内容并没有学者进行分析，如内外部资源的控制、边界对象的识别方法、创新中介的形式以及使用时机、知识识别方法的有用性等。此外，对于企业从社区获取知识的内在机制也并未被揭示。因此，还需要进一步研究开放式创新社区外部化过程中的企业边界、创新中介、创意识别与采纳等内容。
3.3 开放式创新社区知识社会化过程研究
开放式创新社区知识社会化是指企业隐性知识与社区用户隐性知识的之间的转化。从现有文献来看，目前仅是对企业向社区用户传递隐性知识这一过程进行了研究，体现为企业对开放式创新社区的管理。开放式创新社区的管理对于社区的发展具有重要的意义，企业家的领导力、对规范性的阐明以及对社区的投资都会影响社区的产出[58-60]。许多学者开展了社区活动影响因素的研究并以此来为企业提供管理建议。例如K. Hutter等[61]研究社区中的竞争与合作，认为企业需要控制好社区的氛围；F. von Briel和K. Abhari等[62-63]通过研究开放式创新社区失败的案例提出开放式创新社区的管理框架。此外，还有学者对社区中活动的维持以及用户参与问题进行了研究。对于开放式创新社区中活动的维持，学者们研究了环境因素、信息因素、个人因素和信任因素对开放式创新社区中的交互活动的影响[64]，以及顾客期望[65]、开放性[66]对用户互动[67]的影响。而对于用户参与，大多数学者研究了如何激励用户参与和持续参与[68-69]，目前有部分学者开始分析反馈对用户持续创新行为的影响，例如J. Zhang等[70]分析同行反馈对持续创新行为的影响；D. Han和W. Li等[71-72]分析管理层响应、组织采用对用户再创新的影响。
由此可见，开放式创新社区的知识社会化研究，主要集中于从企业知识到社区隐性知识转化的过程，侧重于企业对社区的管理，缺少从社区用户隐性知识到企业知识转化过程的研究。虽然有学者注意到企业将自己的知识通过回应等方式传递给社区用户，但这方面的研究较少并未达成共识。
3.4 开放式创新社区知识内在化过程研究
开放式创新社区的知识内在化就是社区显性知识到社区隐性知识的转化过程，体现为开放式创新社区对用户获取知识的影响。现有研究认为开放式创新社区对用户的影响主要表现为社区用户参与社区知识创造的动机。Y. S. Hau等[73]从个人动机以及社会资本的角度分析社区用户分享创新知识的动因；M. Antikainen[74]则在其研究中将用户共享的动机分为内在动机、外在动机以及社会动机三大类；J. Liao和G. Laud等[75-76]从自我效能的角度探讨同伴反馈、赞助企业反馈、直接掌握经验、社会学习对创意的质量和数量的影响，他们认为不同的因素对创意的质量和数量有着不同的影响。
可见，国外的学者对开放式创新社区的知识内在化研究，主要集中在用户参与的动机上，而验证用户动机对用户获取知识的驱动机理以及成效，还缺少相应的关注。
3.5 研究不足
对于开放式创新社区的研究，学者从不同的角度分析了开放式创新社区中知识创造的一些环节，但与研究框架对比来看，仍有一些研究内容并未受到学界的广泛关注（见表4）。目前，学者仅对社区用户隐性知识与社区显性知识之间的外部化和内在化、社区显性知识与企业知识之间的组合化以及企业知识到社区用户隐性知识之间的社会化进行了研究，而对于社区用户隐性知识到企业的知识这一社会化过程并未有学者进行研究。
此外，对开放式创新社区中已有的知识创造过程的研究也存在不足。从企业知识到社区隐性知识这一社会化过程来看，大多数学者只是对氛围营造、开放式创新社区管理方面进行了研究，而缺少对其中的机理的深入探究。虽有部分学者开始关注反馈对用户持续参与的影响，但并未达成共识，还有待进一步研究。从知识外部化和内在化过程的研究来看，学者们对开放式创新社区中用户的研究还不够深入，还需进一步分析不同类型用户参与社区活动的效果、用户动机的驱动作用等内容。对于开放式创新社区知识的组合化，主要从企业边界、知识产权、创新中介、创意采纳和获取、企业绩效、社区知识再混合6个方面进行了研究，但对维持企业边界的平衡、边界对象的确定、社区关系的处理以及创新中介的形式等方面还有待深入研究，尤其是对开放式创新社区知识转化内在机制的揭示。
4 开放式创新社区的研究方向/Research direction of open innovation community
4.1 企业吸收和传递社区隐性知识过程的研究
社区用户隐性知识到企业知识的社会化过程研究。开放式创新社区不仅可以为企业带来显性知识，也可以帮助企业快速获取人才从而获取隐性知识，所以企业吸收隐性知识的过程还有待深入分析，可以从社区人才的获取方面对企业吸收社区隐性知识的过程展开研究。
企业将隐性知识向社区进行传递所涉及的管理问题。企业可通过管理社区中用户的交互、营造创新氛围来影响社区用户的行为，提高社区知识创造的价值，以管理的方式将企业的品牌、价值等内容传递给用户。目前已有学者分析了社区活动的影响因素并提出管理框架，也有学者开始分析企业的反馈对用户创新的影响，但并没有对如何将企业隐性知识有效的传递给用户进行详细深入的探讨。因此，企业从社会资本和创新网络的视角对社区管理进行研究，可能成为未来的研究热点。
4.2 开放式创新社区用户的深入研究
知识创造理论认为知识创造源自个体，所以开放式创新社区用户是研究开放式创新社区知识创造的基础。通过研究社区中不同用户的行为动机，能够更好地揭示开放式创新社区的知识创造过程。国外的学者目前仅关注了领先用户以及创意提出者，开放式创新社区中还有很多对创新活动有推动作用的用户还未被挖掘，而且用户自身的社区关系对其参与社区活动的影响也没有学者进行研究。此外，部分学者研究了用户的参与动机，但并没有研究这些动机对用户参与开放式创新社区活动的驱动作用及成效。还有学者关注到除贡献行为之外的其他用户行为，如混音行为等，但社区中用户还存在有利于或有害于社区发展的其他行为。因此，对于开放式创新社区用户的研究还有待深入，未来可以从不同用户的作用、动机、行为等方面对开放式创新社区展开研究。
4.3 企业与社区知识边界的研究
目前对于企业知识边界的研究包括企业开放度、边界的平衡以及边界对象，但并未详细研究企业应该如何平衡内外资源。虽然边界对象有助于企业整合外部资源，但对如何识别边界对象还未深入研究。此外，创新中介作为一个新兴的研究主题，也是企业知识边界研究的一个延伸，有利于企业更好地利用外部知识，但目前没有学者研究创新中介的形式与使用时机。企业的知识边界作为影响企业参与开放式创新社区的重要因素，从主题内容分析以及关键词共现分析也可以看出企业知识边界可能是未来的研究方向之一。
4.4 开放式创新社区知识转化机制的研究
开放式创新社区是企业实施开放式创新的重要途径，企业通过开放式创新社区提高绩效的过程就是获取知识、转化知识的过程。由关键词突显分析可知，产品创意是开放式创新社区的研究热点，企业获取、转化社区知识是开放式创新社区的重要研究内容。虽对开放式创新社区中知识的识别方法、企业采纳创意的影响因素进行了研究，但并没有学者对知识识别方法的有效性、企业如何通过社区获取相应价值的内在机制进行研究，这些内容还有待深入分析。
参考文献/References：
[1] CHESBROUGH H W. Open innovation： the new imperative for creating and profiting from technology[M]. Boston： Harvard Business School Press， 2003.
[2] 王新春， 戚桂杰， 梁乙凯， 等. 开放式创新社区组织知识创造能力提升研究[J]. 情报杂志， 2016， 35（3）： 203-207. （WANG X C， QI G J， LIANG Y K， et al. Organization knowledge creation ability promotion on open innovation community[J]. Journal of intelligence， 2016， 35（3）： 203-207.）
[3] 秦敏， 乔晗， 陈良煌. 基于CAS理论的企业开放式创新社区在线用户贡献行为研究：以国内知名企业社区为例[J]. 管理评论， 2015， 27（1）： 126-137. （QIN M， QIAO H， CHEN L H. Online user contribution behavior in enterprise-hosted open innovation communities based on complex adaptive system： an example of Chinese famous enterprise-hosted community[J]. Management review， 2015， 27（1）： 126-137.）
[4] 顾美玲， 毕新华. 移动环境下开放式创新社区知识协同的影响因素识别与分析——基于知识生态视角[J]. 图书情报工作， 2017， 61（13）： 99-107. （GU M L， BI X H. Key factors identification of open innovation community knowledge collaboration in mobile environment： based on the knowledge ecological perspective[J]. Library and information service， 2017， 61（13）： 99-107.）
[5] 任亮， 张海涛， 刘雅姝， 等. 开放式创新社区知识协同创新研究综述[J]. 情报资料工作， 2019， 40（5）： 31-37. （REN L， ZHANG H T， LIU Y S， et al. A summary of research on open innovation community knowledge collaborative innovation[J]. Information and documentation services， 2019， 40（5）： 31-37.）
[6] 原欣伟， 王超超， 杨少华. 开放式创新社区环境下领先用户参与创新研究综述[J]. 未来与发展， 2017， 41（12）： 74-79. （YUAN X W， WANG C C， YANG S H. Lead users involvement in innovation in open innovation communities：a review[J]. Future and development， 2017， 41（12）： 74-79.）
[7] LAURITZEN G D. The role of innovation intermediaries in firm-innovation community collaboration： navigating the membership paradox[J]. Journal of product innovation management， 2017， 34（3）： 289-314.
[8] NONAKA I， TAKEUCHI H. Knowledge creating company： how Japanese companies create the dynamics of innovation[M]. New York： Oxford University Press， 1995.
[9] 竹内弘高， 野中郁次郎. 知识创造的螺旋：知识管理理论与案例研究[M]. 北京： 知识产权出版社， 2006. （TAKEUCHI H， NONAKA I. The spiral of knowledge creation： knowledge management theory and case studies[M]. Beijing： Intellectual Property Publishing House， 2006）
[10] 秦铁辉， 彭捷. SECI框架下不同组织和层级间的知识转化研究[J]. 情报学报， 2006， 25（6）： 695-699. （QIN T H， PENG J. Research on knowledge transfer between different organizations and levels under SECI framework[J]. Journal of the China Society for Scientific and Technical Information， 2006， 25（6）： 695-699.）
[11] 周劲波， 黄胜. SECI框架下的多层次组织知识转化机制研究[J]. 科技管理研究， 2009， 29（6）： 400-403. （ZHOU J B， HUANG S. Research on multi-level organizational knowledge transformation mechanism under SECI framework[J]. Science and technology management research， 2009， 29（6）： 400-403.）
[12] 李奕莹， 戚桂杰. 基于系统动力学的企业开放式创新社区中用户生成内容管理研究[J]. 情报杂志， 2017， 36（4）： 112-117. （LI Y Y， QI G J. Research on user-generated content management in open innovation communities for enterprises based on system dynamic[J]. Journal of intelligence， 2017， 36（4）： 112-117.）
[13] STANKO M A， ALLEN B J. Disentangling the collective motivations for user innovation in a 3D printing community[EB/OL]. [2024-04-11]. https：//doi.org/10.1016/j.technovation.2021.102387.
[14] Amann J， Zanini C， Rubinelli S. What online user innovation communities can teach us about capturing the experiences of patients living with chronic health conditions. a scoping review [EB/OL]. [2024-04-11]. https：//journals.plos.org/plosone/article？id=10.1371/journal.pone.0156175.
[15] 李奕莹， 戚桂杰. 创新价值链视角下企业开放式创新社区管理的系统动力学研究[J]. 商业经济与管理， 2017（6）： 60-70. （LI Y Y， QI G J. System dynamic analysis on managing the open innovation communities for enterprises from the view of innovation value chain[J]. Journal of business economics， 2017（6）： 60-70.）
[16] MARTINEZ-TORRES M R. Content analysis of open innovation communities using latent semantic indexing[J]. Technology analysis & strategic management， 2015， 27（7）： 859-875.
[17] PARMENTIER G， MANGEMATIN V. Orchestrating innovation with user communities in the creative industrie [EB/OL]. [2024-04-11]. https：//doi.org/10.1016/j.techfore.2013.03.007.
[18] Elia G， Petruzzelli A M， Urbinati A. Implementing open innovation through virtual brand communities： a case study analysis in the semiconductor industry [EB/OL]. [2024-04-11]. https：//doi.org/10.1016/j.techfore.2020.119994.
[19] Troise C， Matricano D， Sorrentino M. Open innovation platforms： exploring the importance of knowledge in supporting online initiatives[J]. Knowledge management research & practice， 2021， 19（2）： 208-216.
[20] MARTINEZ M G， WALTON B. The wisdom of crowds： the potential of online communities as a tool for data analysis[J]. Technovation， 2014， 34（4）： 203-214.
[21] FUELLER J， MATZLER K， HOPPE M. Brand community members as a source of innovation[J]. Journal of product innovation management， 2008， 25（6）： 608-619.
[22] BHATTACHARJYA B R， BHADURI S， KAKOTY S K. Co-creating community-led frugal innovation： an adapted quadruple helix？ [EB/OL]. [2024-04-11]. https：//doi.org/10.1016/j.technovation.2023.102752.
[23] Fueller J， Hutter K， Hautz J， et al. User roles and contributions in innovation-contest communities[J]. Journal of management information systems， 2014， 31（1）： 273-307.
[24] HIENERTH C， LETTL C. Exploring how peer communities enable lead user innovations to become standard equipment in the industry： community pull effects[J]. Journal of product innovation management， 2011， 29（2）： 175-195.
[25] LEE H， SUH Y. Who creates value in a user innovation community？ a case study of MyStarbucksIdea.com[J]. Online information review， 2016， 40（2）： 170-186.
[26] Martinez-Torres R， Olmedilla M. Identification of innovation solvers in open innovation communities using swarm intelligence [EB/OL]. [2024-04-11]. https：//doi.org/10.1016/j.techfore.2016.05.007.
[27] YAN J K， LEIDNER D E， BENBYA H. Differential innovativeness outcomes of user and employee participation in an online user innovation community[J]. Journal of management information systems， 2018， 35（3）： 900-933.
[28] RAMON SAURA J， PALACIOS-MARQUES D， RIBEIRO-SORIANO D. Exploring the boundaries of open innovation： evidence from social media mining [EB/OL]. [2024-04-11]. https：//doi.org/10.1016/j.technovation.2021.102447.
[29] BARGE-GIL A. Open， semi-open and closed innovators： towards an explanation of degree of openness[J]. Industry and innovation， 2010， 17（6）： 577-607.
[30] BARGE-GIl A. Open strategies and innovation performance[J]. Industry and innovation， 2013， 20（7）： 585-610.
[31] COLOMBO M G， PIVA E， ROSSI-LAMASTRA C. Open innovation and within-industry diversification in small and medium enterprises： the case of open source software firms[J]. Research policy， 2014， 43（5）： 891-902.
[32] ARORA A， ATHREYE S， HUANG C. The paradox of openness revisited： collaborative innovation and patenting by UK innovators[J]. Research policy， 2016， 45（7）： 1352-1361.
[33] FAEMS D， VISSER M D， ANDRIES P， et al. Technology alliance portfolios and financial performance： value-enhancing and cost-increasing effects of open innovation[J]. Journal of product innovation management， 2010， 27（6）： 785-796.
[34] TEIGLAND R， DI GANGI P M， FLATEN B， et al. Balancing on a tightrope： managing the boundaries of a firm-sponsored OSS community and its impact on innovation and absorptive capacity[J]. Information and organization， 2014， 24（1）： 25-47.
[35] MARHEINEKE M， HABICHT H， MOESLEIN K M. Bridging knowledge boundaries： the use of boundary objects in virtual innovation communities[J]. R & D management， 2016， 463（S3）： 1084-1094.
[36] PIVA E， RENTOCCHINI F， ROSSI-LAMASTRA C. Is open source software about innovation？ Collaborations with the open source community and innovation performance of software entrepreneurial ventures[J]. Journal of small business management， 2012， 50（2）： 340-364.
[37] SHAIKH M， LEVINA N. Selecting an open innovation community as an alliance partner： looking for healthy communities and ecosystems [EB/OL]. [2024-04-11]. https：//doi.org/10.1016/j.respol.2019.03.011.
[38] SEIDEL V P， LANGNER B， SIMS J. Dominant communities and dominant designs： community-based innovation in the context of the technology life cycle[J]. Strategic organization， 2017， 15（2）： 220-241.
[39] BREM A， NYLUND P A， HITCHEN E L. Open innovation and intellectual property rights： how do SMEs benefit from patents， industrial designs， trademarks and copyrights？[J]. Management decision， 2017， 55（6）： 1285-1306.
[40] BAUER J， FRANKE N， TUERTSCHER P. Intellectual property norms in online communities： how user-organized intellectual property regulation supports innovation[J]. Information systems research， 2016， 27（4）： 724-750.
[41] RANDHAWA K， JOSSERAND E， SCHWEITZER J， et al. Knowledge collaboration between organizations and online communities： the role of open innovation intermediaries[J]. Journal of knowledge management， 2017， 21（6）： 1293-1318.
[42] WANG W， LIU Y. Does university-industry innovation community affect firms inventions？ the mediating role of technology transfer[J]. Journal of technology transfer， 2022， 47（3）： 906-935.
[43] OLMEDILLA M， SEND H， TORAL S L. Identification of the unique attributes and topics within smart things open innovation communities [EB/OL]. [2024-04-11]. https：//doi.org/10.1016/j.techfore.2019.05.004.
[44] LIN J， WANG C， ZHOU L， et al. Converting consumer-generated content into an innovation resource： a user ideas processing framework in online user innovation communities [EB/OL]. [2024-04-11]. https：//doi.org/10.1016/j.techfore.2021.121266.
[45] DARADKEH M. The influence of sentiment orientation in open innovation communities： empirical evidence from a business analytics community [EB/OL]. [2024-04-11]. https：//doi.org/10.1142/S0219649221500313.
[46] LIU Q， DU Q， HONG Y， et al. User idea implementation in open innovation communities： evidence from a new product development crowdsourcing community[J]. Information systems journal， 2020， 30（5）： 899-927.
[47] GUPTA R K， KAUSHIK K. Linking text characteristics of ideas to their popularity in online user innovation communities [EB/OL]. [2024-04-11]. https：//doi.org/10.1016/j.chb.2022.107382.
[48] ZHANG H， LIN Q， QI C， et al. The effects of online reviews on the popularity of user-generated design ideas within the Lego community[J]. European journal of marketing， 2022， 56（10）： 2622-2648.
[49] YSTROM A， OLLILA S， FREDBERG T， et al. Communities of practice for open innovation： enabling organizational creativity？[C]//Proceedings of the 7th international conference on intellectual capital， knowledge management and organisational learning. Hong Kong： Hong Kong Polytechnic University， 2010：524-530.
[50] MARTINEZ-TORRES M D R， RODRIGUEZ-PINERO F， TORAL S L. Customer preferences versus managerial decision-making in open innovation communities： the case of Starbucks[J]. Technology analysis & strategic management， 2015， 27（10）： 1226-1238.
[51] WU B， GONG C. Impact of open innovation communities on enterprise innovation performance： a system dynamics perspective [EB/OL]. [2024-04-11]. https：//www.mdpi.com/2071-1050/11/17/4794.
[52] BRINK T. Orchestration of dynamic capabilities for competitive advantage[J]. International journal of energy sector management， 2019， 13（4）： 960-976.
[53] MENTION A， BARLATIER P， JOSSERAND E. Using social media to leverage and develop dynamic capabilities for innovation [EB/OL]. [2024-04-11]. https：//doi.org/10.1016/j.techfore.2019.03.003.
[54] ORELJ A， TORFASON M T. They didnt ask： online innovation communities as a latent dynamic capability [EB/OL]. [2024-04-11]. https：//doi.org/10.1016/j.techfore.2022.121738.
[55] STAM W. When does community participation enhance the performance of open source software companies？[J]. Research policy， 2009， 38（8）： 1288-1299.
[56] STANKO M A. Toward a theory of remixing in online innovation communities[J]. Information systems research， 2016， 27（4）： 773-791.
[57] TAN J， MIAO D， TAN Q. Empirical study on influencing factors of knowledge product remixing in OIC [EB/OL]. [2024-04-11]. https：//ieeexplore.ieee.org/document/9000834.
[58] FARIDIAN P H. Leading open innovation： the role of strategic entrepreneurial leadership in orchestration of value creation and capture in GitHub open source communities [EB/OL]. [2024-04-11]. https：//doi.org/10.1016/j.technovation.2022.102546
[59] SODERBERG J. Free space optics in the Czech wireless community： shedding some light on the role of normativity for user-initiated innovations[J]. Science technology & human values， 2011， 36（4）： 423-450.
[60] HUANG P， TAFTI A， MITHAS S. Platform sponsor investments and user contributions in knowledge communities： the role of knowledge seeding[J]. MIS quarterly， 2018， 42（1）： 213-240.
[61] HUTTER K， HAUTZ J， FUELLER J， et al. Communitition： the tension between competition and collaboration in community-based design contests[J]. Creativity and innovation management， 2011， 20（1）： 3-21.
[62] VON BRIEL F， RECKER J. Lessons from a failed implementation of an online open innovation community in an innovative organization[J]. MIS quarterly executive， 2017， 16（1）： 35-46.
[63] ABHARI K， MCGUCKIN S. Limiting factors of open innovation organizations： a case of social product development and research agenda [EB/OL]. [2024-04-11]. https：//doi.org/10.1016/j.technovation.2022.102526.
[64] WANG Z， WANG AVERY W Y， WU S. The activity evaluation model and sustainable interactive management strategies of online user innovation community [EB/OL]. [2024-04-11]. https：//www.mdpi.com/2071-1050/10/7/2113/pdf.
[65] LEE H， HAN J， SUH Y. Gift or threat？ an examination of voice of the customer： the case of MyStarbucksIdea.com[J]. Electronic commerce research and applications， 2014， 13（3）： 205-219.
[66] ZAGGL M A， SCHWEISFURTH T G， HERSTATT C. The dynamics of openness and the role of user communities： a case study in the ecosystem of open source gaming handhelds[J]. IEEE transactions on engineering management， 2020， 67（3）： 712-723.
[67] GUO A， SHI K， WANG W， et al. Effects of user interactions and community self-government management on creative output in firm-hosted innovation communities： a cross-level empirical analysis[J]. IEEE transactions on engineering management， 2022， 69（2）： 468-482.
[68] KOHLER T， FUELLER J， STIEGER D， et al. Avatar-based innovation： consequences of the virtual co-creation experience[J]. Computers in human behavior， 2011， 27（1）： 160-168.
[69] SEIDEL V P， LANGNER B. Using an online community for vehicle design： project variety and motivations to participate[J]. Industrial and corporate change， 2015， 24（3）： 635-653.
[70] ZHANG J， QI G， SONG C， et al. Continuous idea contribution in open innovation communities： the role of verbal persuasion from peers[EB/OL]. [2024-04-11]. https：//www.frontiersin.org/journals/psychology/articles/10.3389/fpsyg.2022.1061415/full.
[71] HAN D， PANG Z， HE L， et al. Management response and user idea generation： evidence from an online open innovation community[J]. Information technology & management， 2022， 24（4）： 381-400.
[72] LI W， LU Y， MA J， et al. Users subsequent innovation after organizational adoption： evidence from an online game user innovation community[J]. Internet research， 2022， 33（4）： 1446-1472.
[73] HAU Y S， KIM Y. Why would online garners share their innovation-conducive knowledge in the online game user community？ integrating individual motivations and social capital perspectives[J]. Computers in human behavior， 2011， 27（2）： 956-970.
[74] ANTIKAINEN M. Towards collaborative open innovation communities[C]//Proceedings of the 5th european conference on innovation and entrepreneurship. Athens： National and Kapodistrian University of Athens， 2010： 52-60.
[75] LIAO J， CHEN J， MOU J. Examining the antecedents of idea contribution in online innovation communities： a perspective of creative self-efficacys [EB/OL]. [2024-04-11]. https：//doi.org/10.1016/j.techsoc.2021.101644.
[76] LAUD G， CONDUIT J， KARPEN I O. Member （co）creativity in open innovation communities[J]. European journal of marketing， 2023， 57（8）： 2021-2047.
作者贡献说明/Author contributions：
陈 军：论文主题设计，论文修订；
孔 程：数据筛选和处理，论文撰写；
王明思：文稿、数据核对。
Research Progress and Future Trends of Open Innovation Community
Chen Jun Kong Cheng Wang Mingsi
School of Business and Tourism Management， Yunnan University， Kunming 650504
Abstract： [Purpose/Significance] The open innovation community is an important way to practice the theory of open innovation， and also a kind of knowledge creation mechanism for enterprises to solve innovation problems. It is of great significance to comprehensively sort out the relevant research progress of the open innovation community and establish the corresponding research framework for clarifying the research direction in this field and guiding enterprises to effectively carry out open innovation. [Method/Process] Based on the bibliometrics method， this paper analyzed the relevant literature on the open innovation community in foreign countries， and then constructed the research framework of open innovation community from the four processes of knowledge creation. According to the framework， the existing literature on the open innovation community was analyzed in detail， the current research progress was summarized， and the future research direction of the open innovation community was proposed. [Result/Conclusion] From the perspective of the process of knowledge creation， four aspects remain to be studied in depth： the process of enterprises absorbing and transferring community tacit knowledge， the users of the open innovation community， the knowledge boundary between enterprises and community， and the knowledge transformation mechanism of the open innovation community.
Keywords： open innovation community bibliometrics Knowledge creation Research framework
Fund project（s）： This work is supported by the National Natural Science Foundation Project titled “Research on the Impact of Internal and External Knowledge Governance on the Open Innovation Ability of Small and Medium-sized Technology-based Enterprises” （Grant No. 71872160） and the Yunnan University Humanities and Social Science Foundation Project titled “Business environment optimization of enterprise-led innovation” （Grant No. 2022YNUGSP05）.
Author（s）： Chen Jun， lecturer， PhD; Kong Cheng， master candidate， corresponding author， E-mail： 1358209689@qq.com; Wang Mingsi， master candidate.
Received： 2023-11-28 Published： 2024-04-25
