消费者参与如何塑造企业技术向善：知识共创的中介作用

《Systems》：How Consumer Engagement Shapes Corporate Technology for Good: The Mediation of Knowledge Co-Creation

　　

消费者参与如何塑造企业的技术采纳策略？基于知识基础观，研究人员利用中国产业集群内中高研发强度制造企业的调查数据，探究了消费者参与(consumer engagement, CE)对企业技术向善(corporate technology for good, TFG)的影响机制。研究样本涵盖根据OECD分类的五种中高研发强度行业。研究结果表明，消费者参与(CE)正向影响知识共创(knowledge co-creation, KCC)和企业技术向善(TFG)，且知识共创(KCC)在消费者参与(CE)与企业技术向善(TFG)之间起中介作用。进一步分析发现，知识吸收能力(knowledge absorption ability, KAA)正向调节消费者参与(CE)与知识共创(KCC)之间的关系，并且知识共创(KCC)在消费者参与(CE)与企业技术向善(TFG)之间的中介效应受到知识吸收能力(KAA)的正向调节。本研究从利益相关者理论视角拓展了企业技术向善(TFG)驱动因素的研究，为企业促进消费者价值共创提供了启示。

该论文发表在《Systems》期刊上，由Mengmeng Meng、Qing Li、Yan Huang、Qiaohua Li和Jiasu Lei等研究人员完成。研究背景方面，企业技术向善（corporate technology for good, TFG，指企业通过技术追求社会福利、解决社会问题并促进可持续发展的实践）是数字时代的关键举措，但企业面临显著挑战：消费者对符合伦理的技术产品需求日益增长，而伦理研发、合规和CSR支出推高成本、压缩短期利润，导致社会价值与商业目标难以持续协调。现有文献主要从组织视角（如企业社会责任、社会创新）探讨TFG的驱动因素，但消费者作为关键利益相关者的作用尚未被充分研究。消费者参与（consumer engagement, CE，指消费者在企业设计、开发和部署过程中的互动与投入）如何影响TFG，以及其中的作用机制，成为亟待解决的学术问题。

研究人员基于利益相关者理论和知识基础观，构建了有调节的中介模型，整合消费者参与（CE）、企业技术向善（TFG）、知识共创（knowledge co-creation, KCC，指企业与外部主体整合异质性知识以生成新知识的过程）和知识吸收能力（knowledge absorption capacity, KAC，指企业获取、同化、转化和利用知识的能力）四个核心构念。研究采用问卷调查法，以中国产业集群内中高研发强度制造企业为样本，覆盖五类按OECD分类的中高研发强度行业，共收集232份有效问卷。使用七点李克特量表测量CE、TFG、KCC和KAC，并控制企业是否为高科技企业、地区、企业年龄、所有制和规模等变量。主要技术方法包括：信效度检验（Cronbach’s α、CR、AVE）、验证性因子分析（CFA）、层次回归分析、Bootstrap中介效应检验、Gaussian Copula内生性检验以及Johnson-Neyman调节效应分析。所有分析均使用Stata 17软件。

研究结果如下：

**4.1 信效度检验**：通过验证性因子分析，所有Cronbach's α系数均大于0.8，组合信度（CR）大于0.8，平均方差提取量（AVE）大于0.5，表明量表信度和收敛效度良好。模型拟合指数（χ2/df < 3, CFI = 0.971, TLI = 0.962, RMSEA = 0.064）显示数据与模型拟合良好。

**4.2 变量相关性分析**：描述性统计和相关系数矩阵显示，CE与TFG、CE与KCC、KCC与TFG均呈显著正相关，且各变量AVE平方根均大于其相关系数，表明区分效度理想。

**4.3 共同方法变异与共线性检验**：Harman单因子检验显示最大因子解释方差为24.32%（低于40%）；四因子模型拟合优于单因子模型（ΔCFI = 0.012, ΔTLI = 0.011, ΔRMSEA = ?0.009, ΔSRMR = ?0.004），表明共同方法偏差不严重。所有模型方差膨胀因子（VIF）低于2，容忍度大于0.1，无严重共线性问题。

**4.4 假设检验**：层次回归分析表明，CE对TFG的回归系数为0.755（p < 0.01），支持H1（CE正向影响TFG）。CE对KCC的回归系数为0.729（p < 0.01），支持H2（CE正向影响KCC）。当同时纳入CE和KCC时，KCC系数为0.576（p < 0.01），CE系数仍显著，表明KCC的部分中介作用，支持H3。Bootstrap检验（5000次重复抽样）证实间接效应为0.420（p < 0.01），置信区间[0.310, 0.530]不包含0，进一步验证中介效应。调节效应分析显示，CE与KAC的交互项对KCC的回归系数为0.214（p < 0.10），简单斜率图表明：当KAC低于Johnson-Neyman临界值4.938时，CE对KCC的边际效应为负；超过该临界值后转为显著正效应，支持H4（KAC正向调节CE与KCC的关系）。有调节的中介效应检验显示，低KAC时间接效应不显著（β = 0.016, CI [-0.152, 0.182]），高KAC时显著（β = 0.225, CI [0.071, 0.419]），调节中介效应参数为0.138（CI [0.003, 0.314]），支持H5。

**4.5 内生性检验**：采用Gaussian Copula方法处理潜在反向因果偏差。Copula残差项显著负向（β = ?0.629, p < 0.01），表明存在内生性。校正后CE对KCC的系数仍显著为正（β = 0.729, p < 0.01）。Lewbel异方差识别方法也得出稳健结果（β = 0.756, p < 0.01），证实核心结论的稳健性。

总结讨论部分，研究人员翻译了研究结论：（1）消费者参与（CE）对企业技术向善（TFG）有显著正向影响；（2）消费者参与（CE）正向影响知识共创（KCC），且KCC在CE与TFG之间起部分中介作用；（3）知识吸收能力（KAC）正向调节CE与KCC的关系，并调节KCC在CE与TFG之间的中介效应。理论贡献在于：从利益相关者监督视角构建了CE影响TFG的理论框架，拓展了消费者作为核心利益相关者的微观驱动因素研究；揭示了知识共创（KCC）作为中介路径的作用；引入了KAC作为边界条件，解释了消费者参与何时能有效促进知识共创。管理启示包括：鼓励消费者参与产品设计与技术创新，建立参与渠道和激励机制，加强知识吸收能力培训与反馈机制，以促进技术向善实践。