《International Journal of Innovation Studies》：Marketing the project, making the innovation: A PLS-SEM study in open-source communities
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在技术变革加速的数字时代，开放协作已成为创新的战略需要，并为项目组织和治理提供了重要背景。本文研究了项目营销如何通过开放价值共创策略支持开源生态系统中的开放式创新。基于利益相关者理论、服务主导逻辑和知识创造模型，研究人员认为项目营销通过协调异质性参与者、促进知
在技术变革加速的数字时代，开放协作已成为创新的战略需要，并为项目组织和治理提供了重要背景。本文研究了项目营销如何通过开放价值共创策略支持开源生态系统中的开放式创新。基于利益相关者理论、服务主导逻辑和知识创造模型，研究人员认为项目营销通过协调异质性参与者、促进知识流动以及将创新努力与项目成功对齐来促进开放式创新。实证方面，本文采用定量研究设计，使用偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）。本文的新颖之处在于实证评估了项目营销作为中介的作用，该中介将开放价值共创策略、利益相关者参与和分阶段知识创造（在项目前和项目期间）与开源项目成功联系起来，而不是呈现另一项开源社区研究或将这些元素建模为孤立预测因子。来自62名具有开源项目（OSPs）项目管理或项目领导经验受访者的数据显示，项目营销显著增强了利益相关者参与和项目前知识资产，进而支持项目内知识创造，而知识创造随后有助于项目成功。开放价值共创策略通过参与和基于知识的中介支持成功，表明项目营销不仅是一种沟通活动，也是一种支持OSPs中持久开放式创新成果的协调能力。研究结果通过将项目营销理论置于数字开放创新和开放协作的更广泛讨论中，扩展了项目营销理论。实践上，该研究为寻求设计包容性创新生态系统的管理者提供了指导，这些生态系统将营销作为技术、组织和社区参与者之间的协调力量。
**论文解读：项目营销作为开源社区创新协调机制——基于PLS-SEM的实证研究**
**研究背景与问题**
在技术变革加速的数字时代，开放协作已成为创新的战略需要，为项目组织与治理提供了重要背景。开源项目（OSPs）基于透明、协作与知识共享，推动了软件、硬件、数据等多领域的变革，但其开放与协作本质——涉及开发者、用户、公司等异质性利益相关者的价值共创——带来了显著的管理复杂性。项目领导者需协调跨平台、跨时区、跨组织边界的分散贡献者，管理冲突预期，并将碎片化知识整合为连贯的项目决策与产出。近期生成式人工智能（AI）的快速集成进一步增加了复杂性：AI可降低参与门槛、扩大贡献，但也加剧了协调与利益相关者管理需求。传统项目管理模型在面对这种复杂动态环境时存在局限，因缺乏对开放式生态系统中协调与整合机制的系统性理解。现有研究虽聚焦开放创新、利益相关者理论与知识管理，但鲜有探讨营销如何帮助解决OSPs中的具体协调与整合挑战。因此，本文提出核心研究问题：项目营销如何通过开放价值共创策略，在数字开源生态系统中影响利益相关者参与和知识创造机制，从而支持开源项目成功？
**研究内容与结论**
本文整合项目营销理论、利益相关者参与、知识创造模型与服务主导逻辑，构建概念模型，采用定量研究设计，使用偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）分析来自62名具有OSPs项目管理或项目领导经验受访者的数据。研究结论表明：项目营销通过开放价值共创策略显著增强利益相关者参与和项目前知识资产，进而支持项目内知识创造，最终促进项目成功。开放价值共创策略通过参与和基于知识的中介发挥支持作用，证明项目营销不仅是沟通活动，更是一种协调能力，可支撑OSPs中持久的开放式创新成果。该研究将项目营销理论置于数字开放创新与开放协作的更广泛讨论中，扩展了理论边界，并为管理者设计包容性创新生态系统提供实践指导。论文发表在《International Journal of Innovation Studies》。
**主要关键技术方法**
本研究采用偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM），使用SmartPLS 4软件进行分析。首先评估测量模型：采用组合信度（CR）、Cronbach's α、平均方差提取（AVE）检验信度与收敛效度；通过冗余分析（路径系数>0.70）验证形成性构念的收敛效度；使用方差膨胀因子（VIF<5）检验共线性。其次评估结构模型：通过5000次自助抽样检验路径系数显著性，计算R2（解释方差）、f2（效应量）、Q2（预测相关性）。样本来源：通过开源社区目录（如GitHub）、IT服务公司、专业网络（如LinkedIn）采用非概率滚雪球抽样，最终保留62份有效问卷，受访者均具有OSPs项目管理或领导经验。
**研究结果**
**直接效应**：通过自助抽样（5000次）检验，利益相关者分析正向影响价值共创策略（Ana→SCCV，β=0.667，p<0.001）；价值共创策略正向影响利益相关者参与（SCCV→Engage，β=0.802，p<0.001）和项目前知识资产（SCCV→PPAS，β=0.521，p=0.004），支持H1；利益相关者参与正向影响项目前知识资产（Engage→PPAS，β=0.448，p=0.012）和项目成功（Engage→Suc，β=0.458，p=0.003）；项目前知识资产强正向影响知识创造（PPAS→CS，β=0.825，p<0.001）；知识创造正向影响项目成功（CS→Suc，β=0.472，p=0.002）。H2（SCCV→CS）和H3（SCCV→Suc）直接路径不显著，因此从最终模型中移除。
**特定间接效应（中介）**：自助抽样检验支持H7：SCCV通过Engage影响Suc（β=0.368，p=0.003），占总效应（β=0.710）的51.8%；支持H9：SCCV通过Engage影响PPAS（β=0.359，p=0.014）；H8（SCCV→Engage→CS）因Engage→CS路径在模型精炼中被移除而无法估计；支持H10：PPAS→CS→Suc（β=0.389，p=0.003）；此外，SCCV→PPAS→CS（β=0.430，p=0.007）和SCCV→Engage→PPAS→CS（β=0.296，p=0.010）均显著，表明SCCV通过结构和参与间接影响知识创造。
**调节效应**：在最终模型中，Ana×Engage→Suc（β=0.040，p=0.700）和Ana×PPAS→CS（β=0.045，p=0.510）均不显著；H5（SCCV×CS→Suc）在预精炼检验中也不显著（β=-0.175，p=0.342），因此均未保留。调节效应未获统计支持，说明解释力主要来自直接和中介路径。
**非线性效应**：唯一显著的二次项为Engage2→PPAS（β=0.224，p=0.023），表明利益相关者参与与项目前知识资产之间存在曲线关系，即参与达到一定组织水平后，额外参与会加强知识资产积累，而非饱和。其他二次项不显著。
**总结讨论与结论翻译**
讨论部分指出，创新并非自发产生，而是通过项目前阶段使参与可读、知识可追踪来准备。价值共创策略（SCCV）对参与和项目前知识资产（PPAS）具有一致性影响，而PPAS通过结构化早期知识成为知识创造（CS）的主要催化剂，CS则将创新转化为项目成功（Suc）。参与直接支持成功，并通过提升输入数量与匹配质量间接促进成功。非线性效应表明参与需随规模增长加以治理。调节效应未获支持，说明直接和中介路径承担主要解释工作。研究结果强调开放创新结果不取决于开放性本身，而取决于协调参与和协调分布式知识贡献的能力。理论含义上，SCCV应被视为一种结构性能力，PPAS应被提升为一种精炼的、可追踪的早期知识储备，参与则是一种资源，其价值可能非线性，且回报取决于与治理的协调。
**结论部分翻译**：OSPs从初始的广场-大教堂动态到最终整合，内在地具有复杂性，近期AI的采用（作为背景，未在实证模型中操作化）既提升了生产力也加重了协调负担。随着参与门槛降低和混合社区形成，协作规范可能碎片化，整合工作增加，维护与知识扩散变得更困难。整体而言，这一背景凸显了开放生态系统中协调机制的重要性。在此背景下，以价值共创为中心的项目营销视角提供了一种协调创新而非简单应对复杂性的方式。它不再将营销视为代码库边界内的信息传递，而是一种面向外部的能力，可动员贡献者、结构化早期知识，并支持一个因果序列：参与和项目前知识资产滋养知识创造，最终实现项目成功。关键是，这种重新框架将利益相关者复杂性视为设计问题：通过将社区信号转化为决策就绪的资产、构建协作仪式、以及灵活应对技术和组织不确定性，参与变得累积而非混乱。因此，项目前知识资产通过利益相关者网络能力和胜任力映射构建，连接相关行动者，明确谁了解什么，并将分散信号组织为项目范围界定的决策输入。其贡献主要在于项目前阶段：不直接保证成功，而是提升知识库的质量与可用性，为后续项目内知识创造与下游成功奠定基础。当这些早期资产被严格精炼时，后续学习循环的信号更强。这一动态也与本研究采用的双元学习视角一致：开源创新既依赖于积累知识的稳定与整合，也依赖于新贡献的探索，这些学习模式在项目活动中重叠发生。
