用户创新者身份如何影响创业行为?

How do User Innovator Identities Affect Entrepreneurial Behavior?

尹苗苗 1,王晓楠 1,冯心莹 2,赵津艺 3

1吉林大学 商学与管理学院, 吉林 长春 130012
2嘉兴南湖学院 商贸管理学院, 浙江 嘉兴 314001
3对外经济贸易大学 国际经济贸易学院, 北京 100029
摘要:

随着数字经济蓬勃发展,用户创新者的创业活动日益活跃,已成为激发全社会创业活力的重要力量。尽管现有研究表明用户创新者身份是影响创业行为的关键因素,但其身份异质性对创业行为的影响机制尚未得到充分揭示。本文基于社会身份理论,将用户创新者身份分为专业型身份、社群型身份和社会型身份,系统考察了用户创新者单一身份及不同身份交互对创业行为的作用机制。结果表明,用户创新者的专业型身份对创业行为有积极影响,社群型身份和社会型身份则对创业行为有消极影响;用户创新者专业型身份与社群型身份、专业型身份与社会型身份的交互作用均对创业行为具有积极影响。进一步发现,三类单一身份以及上述两种交互作用均通过创业机会识别影响创业行为。此外,用户创新者的社区跨越程度越高,越能将识别的创业机会转化为创业行为。本研究从社会身份视角揭示了用户创新向用户创业转化的内在机制,丰富了用户创业研究。

关键词:用户创新者身份,创业机会识别,创业行为,社区跨越,社会身份理论

基金项目:国家自然科学基金面上项目(72372052);吉林省教育科学“十四五”规划项目(ZD22006)

引 言

用户创业是由用户创新驱动的新型创业模式,能够有效释放社会创新创业的动能,并助力创新驱动发展战略的实施(陈劲等,2022)。作为驱动用户创业的核心主体,用户创新者是指为满足自身需求对现有产品或服务进行改进,以及自行开发新产品或新服务的个体(von Hippel,2005)。他们在创新活动中展现出高度的能动性与创造力,但进一步付诸创业实践的仍然较少(朱蓉等,2022;王莉等,2024)。因此,探究用户创新者如何开展后续创业活动成为用户创业领域亟待解决的重要问题。

围绕用户创新者是否会采取后续创业行为这一问题,现有研究存在不同观点。部分研究指出,用户创新者帮助他人解决问题的动机会推动其开展创业活动(Hamdi-Kidar和Vellera,2018)。然而,也有研究表明,用户创新者对特定群体需求和福祉的关注会阻碍创新成果商业化,抑制其创业行为(Halbinger等,2025)。针对上述不一致的发现,现有研究尚未充分揭示用户创新者为何做出差异化创业决策以及如何开展后续创业行为,因而存在以下问题亟须探讨。

首先,现有研究观点不一致的一个主要原因在于学界对用户创新者身份异质性的关注不足。创业行为作为一种社会活动,是用户创新者基于自身社会身份做出的行为选择,会因身份认同差异呈现出不同表现(苏晓华等,2020)。社会身份理论(Social Identity Theory)为此提供了适宜的理论框架,该理论强调个体通常依据自身认同的身份做出行为决策,倾向于采取与其身份相一致的行动(Mmbaga等,2020)。基于此,本研究遵循既有研究,将用户创新者身份划分为专业型身份(Professional identity)、社群型身份(Community-oriented identity)和社会型身份(Societal identity)三种类型(Yu和de Jong,2024)。这一分类有助于剖析用户创新者的复杂动机,进而深入揭示其不同身份对创业行为的差异化影响。进一步,社会身份理论指出用户创新者可以兼具多种身份,这些身份的相互作用对创业行为有重要影响(Sieger等,2016)。然而,现有研究多聚焦某一类身份对创业行为的影响(Mollick,2016;Halbinger等,2025),较少对不同身份的作用进行比较,对多重身份的探讨也尚显不足。因此,本研究将系统分析用户创新者单一身份及多重身份对创业行为的影响。

其次,现有研究对用户创新者身份影响后续创业行为内在机制的探讨相对匮乏,有待深入揭示。研究表明,用户创新者通常先开发出创新产品原型,在此基础上识别创业机会,进而开展创业行为(Srivastava等,2026)。创业机会识别作为这一过程的关键环节,是用户创新者对创新原型的商业化前景形成主观预期的过程,建立在其对相关信息和外部情境的主观解释与判断之上(Packard和Madjdi,2026)。而根据社会身份理论,个体的社会身份会影响其解读信息、理解既有经历以及作出重要决策(Fauchart和Gruber,2011),因而可能进一步影响创业机会识别。由此可见,创业机会识别可能在用户创新者身份与其后续创业行为之间发挥着桥梁作用。尽管创业机会识别被视为用户创新者迈向创业的重要环节(Shah和Tripsas,2007;Srivastava等,2026),但鲜有研究探讨用户创新者身份如何通过创业机会识别影响创业行为。因此,本研究引入创业机会识别作为中介变量,深入剖析用户创新者身份影响创业行为的内在机制。

最后,用户创新者身份影响创业行为过程中的情境因素尚未明晰,仍需探讨这一过程得以顺利推进的边界条件。不同于传统创业,用户创新者开展创新与创业活动往往依托于创新社区(Oo等,2019)。实践中,许多用户创新者并非局限于单一社区,而是在多个社区中进行交流协作,即社区跨越(Autio等,2013)。较高水平的社区跨越为用户创新者提供了多元化信息和资源,在其创业过程中发挥着不可忽视的作用(Chandra和Leenders,2012)。然而,现有研究多聚焦于单一社区情境,较少关注用户创新者跨社区参与的现象,尚未充分揭示社区跨越在创业机会识别向创业行为转化过程中如何发挥作用。因此,本研究引入社区跨越作为调节变量,探究创业机会识别与创业行为之间的边界机制。

综上,本研究以社会身份理论为基础,深入探究用户创新者身份对创业行为的作用机制及其边界条件。研究结论揭示了用户创新者具备何种身份更有利于开展创业行为,为推动用户创新者向创业者转化提供实践启示。

理论基础与研究假设

社会身份理论

社会身份是指“个体对他属于某些社会群体的认识,以及群体成员对他的情感和价值意义”(Tajfel和Turner,1979)。在创业领域,社会身份被认为是影响后续创业行为的重要因素(Radu-Lefebvre等,2021)。社会身份理论为经济收益之外的创业动机提供了补充解释,不仅能够解释以自我为导向的创业活动,也能够解释以他人为导向的创业活动(Gruber和MacMillan,2017)。而已有研究表明,用户创新者开展创业通常并非仅受经济收益驱动,也源于热情、享受以及帮助他人的愿望(Hamdi-Kidar和Vellera,2018),这为从身份视角剖析用户创新者开展创业行为的深层动因提供了理论支撑。进一步,根据社会身份理论,身份作为认知过滤器和认知框架,引导个体关注与其身份相符的信息,并塑造其对信息及新情境的解读方式(Fauchart和Gruber,2011)。换言之,用户创新者所认同的身份为其提供了独特的解释框架,能够塑造对外部信号的解读和加工方式(Packard和Madjdi,2026)。由此推断,身份能够影响其创业机会识别,并进一步作用于后续创业行为。因此,社会身份理论为探究用户创新者身份对创业行为的影响机制提供了有效的理论基础。

现有研究借助社会身份理论,从自我认知的三个维度(即基本社会动机、自我评价基础和个体参照体系)将用户创新者身份划分为专业型身份、社群型身份和社会型身份(Yu和de Jong,2024)。用户创新者既可能具有单一身份,也可能同时具备多种身份(Sieger等,2016)。基于此,本研究将深入揭示用户创新者单一身份及多重身份对创业行为的影响机制。

研究假设

用户创新者单一身份与创业行为

用户创业行为是指用户创新者将其创新产品或服务商业化并提供给市场而采取的创业行动(Shah和Tripsas,2007)。根据社会身份理论,用户创新者通常按其认同的社会身份采取行动。因此,本研究将探讨用户创新者不同身份对创业行为的差异化影响。

具有社群型身份的用户创新者倾向于与志趣相投的个体组成“内部群体”,并致力于为该群体提供真正有用的产品(Yu和de Jong,2024)。社群型身份使他们倾向于将创新视为对社群的贡献,而非个人获利的手段,从而阻碍其开展创业活动。首先,具有社群型身份的用户创新者通常受到社群的支持,并希望通过自身努力回馈社群(Fauchart和Gruber,2011)。由于其创新原型的构思与开发往往得益于社群帮助,他们倾向于将创新成果视为集体智慧的结晶。因此,这类用户创新者将继续进行创新活动并将产品原型无偿回馈社群,而难以将其创新成果通过创业的方式加以商业化(Mollick,2016)。其次,具有社群型身份的用户创新者与社群成员之间建立的是基于信任、互惠和情感联结的深度关系(Clarysse等,2023)。鉴于对社群的强烈关注,他们将创新活动深植于社群内部,并将产品原型的开发和完善限制在社群中(Fischer-Kreer等,2025)。这阻碍了他们将创新原型推向市场,抑制其创业行为(王莉等,2024)。据此,本文提出如下假设:

H1a:用户创新者的社群型身份对创业行为具有消极影响。

具有专业型身份的用户创新者力求使其创新成果达到专业标准,并希望通过获得个人收益(如获得收入、建立声誉和习得新技能等)来彰显其作为创新者的专业性。他们致力于将创新成果发展为满足市场要求的产品(Yu和de Jong,2024)。在经济收益和非经济收益的共同驱动下,创业为他们提供了可行的手段。从追求经济收益的角度看,具有专业型身份的用户创新者高度重视其创新成果的商业化潜力,这促使其积极完善创新原型并采取创业行为(de Jong等,2023)。从追求非经济收益的角度看,专业型身份的用户创新者追求声誉提升和技能成长以彰显自身专业性,而创业正是其展现专业能力、赢得声誉的重要途径(Hamdi-Kidar和Vellera,2018;尹苗苗等,2025)。据此,本文提出如下假设:

H1b:用户创新者的专业型身份对创业行为具有积极影响。

具有社会型身份的用户创新者开发创新解决方案不仅为了满足自身使用需求,也希望能够解决社会问题,创造社会价值并推动社会进步(de Jong等,2023)。这类用户创新者强调实现其创新原型的社会价值而非获得商业化回报,难以开展创业行动。具有社会型身份的用户创新者以整个社会为参照框架,具有较高的社会责任感。他们将自身定位为社会责任的践行者,并倾向于与以盈利为导向的身份保持距离(Alsos等,2016)。在这一框架下,创业所蕴含的商业化和盈利导向可能被其视为与自身身份取向不一致,导致其难以采取创业行为(Brändle等,2018)。据此,本文提出如下假设:

H1c:用户创新者的社会型身份对创业行为具有消极影响。

用户创新者多重身份与创业行为

根据社会身份理论,用户创新者有时会对多个社会群体产生认同而形成多重身份,这些身份交织会影响其创业行为(Sieger等,2016)。因此,本文将深入探讨用户创新者多重身份如何影响创业行为。

本研究首先探讨用户创新者社群型身份与专业型身份的交互作用对创业行为的影响。一方面,社群型身份能够增强专业型身份对创业行为的积极影响。具有专业型身份的用户创新者具有较强的创新商业化动机。当他们同时具备较强的社群型身份时,能够从社群中低成本且高效率地获取有关深层用户需求等外部人员不易获取的知识资源,并通过频繁互动逐步优化其创新原型(董京京等,2019;Del Bosco等,2020),从而强化专业型身份对创业行为的促进作用。另一方面,专业型身份能缓解社群型身份对创业行为的消极影响。社群型身份的用户创新者更倾向于为社群作出贡献,而非将其创新成果商业化。但当这类用户创新者同时具备较强的专业型身份时,专业型身份强化了其市场化倾向,此时将创新成果推向市场既能获得个人收益,也能以高质量产品回馈社群(Hienerth和Lettl,2011),从而在一定程度上缓解了社群型身份对创业行为的负面影响。据此,本文提出如下假设:

H2a:用户创新者社群型身份和专业型身份的交互作用对创业行为有积极影响。

本研究进一步探讨用户创新者专业型身份与社会型身份的交互作用对创业行为的影响。一方面,专业型身份能够缓解社会型身份对创业行为的消极影响。具有社会型身份的用户创新者往往将创业视为对社会贡献的偏离,而当他们同时拥有较强的专业型身份时,专业型身份有助于提升其对创新成果商业化的关注,使其将商业化视为持续解决社会问题和实现社会价值的可行路径(Pittino等,2026),从而削弱社会型身份对创业行为的负面影响。另一方面,社会型身份能够强化专业型身份对创业行为的积极影响。对于具有专业型身份的用户创新者而言,其创业行为主要由预期收益驱动。当这类用户创新者同时具备较强的社会型身份时,强烈的使命感引导其注重社会福祉的提升与改善,促使其开发能够满足广泛群体需求的创新产品(Fischer-Kreer等,2025)。这为创新成果的商业化拓宽了市场空间,从而强化专业型身份对创业行为的促进作用。据此,本文提出如下假设:

H2b:用户创新者专业型身份和社会型身份的交互作用对创业行为有积极影响。

本研究进一步探讨用户创新者社群型身份与社会型身份的交互作用对创业行为的影响。一方面,社群型身份会强化社会型身份对创业行为的消极影响。社会型身份将抑制用户创新者采取创业行为。当这类用户创新者同时拥有较强的社群型身份时,他们接收到的社群反馈将更多围绕提升其创新成果的社会价值而非市场价值(Yu和De Jong,2024),更倾向于通过社群共享扩散其创新成果而非商业化,因此社群型身份加剧了社会型身份对创业行为的负面影响。另一方面,社会型身份会强化社群型身份对创业行为的消极影响。社群型身份用户创新者对特定社群的强烈关注阻碍其将创新推向市场(Clarysse等,2023;Halbinger等,2025),当他们同时拥有较强的社会型身份时,这种身份取向使其与盈利导向的行为保持距离,进一步阻碍其将创新商业化,进而放大社群型身份对创业行为的消极影响。据此,本文提出如下假设:

H2c:用户创新者社群型身份和社会型身份的交互作用对创业行为有消极影响。

本研究认为专业型身份、社群型身份与社会型身份三者的交互作用对创业行为具有积极影响。专业型身份使用户创新者注重创新原型的商业化潜力与市场标准,社群型身份有助于其在社群中获取反馈和建议,并基于此对产品原型进行优化,社会型身份则使其在完善创新原型的过程中以开放心态面对不确定性(Fischer-Kreer等,2025),这三类身份共同作用能够增强用户创新者的创业信心,从而推动其将创新成果转化为创业实践(彭学兵等,2025)。据此,本文提出如下假设:

H2d:用户创新者专业型身份、社群型身份与社会型身份的三重交互作用对创业行为有积极影响。

创业机会识别在单一身份与创业行为之间的中介作用

根据社会身份理论,本研究将系统剖析用户创新者不同类型的身份如何影响创业机会识别,进而影响创业行为。

创业机会识别蕴含了用户创新者对创业的可行性感知和合意性感知(Packard和Madjdi,2026),这有助于推动其创业行为开展。一方面,创业机会识别意味着用户创新者认为创业是可行的,对自身创业能力和实现条件持肯定评价(Hamdi-Kidar和Vellera,2018)。另一方面,创业机会识别也意味着用户创新者对创业抱有积极态度,对未来创业前景产生向往与形成积极预期(Shah和Tripsas,2016)。综上,这种认知判断推动用户创新者采取创业行为。据此,本研究推断创业机会识别对创业行为具有促进作用。

具有社群型身份的用户创新者遵循社群规范并注重社群贡献,不利于识别创业机会。首先,具有社群型身份的用户创新者将内部群体作为主要参照体系,倾向于将注意力集中在满足内部群体的特定需求上,主观上弱化了该群体之外广泛的潜在市场需求(Fischer-Kreer等,2025),从而难以识别创业机会。其次,具有社群型身份的用户创新者通常基于社群规范对外部信息进行解读与处理,即倾向于接纳符合社群规范和期望的内容,而将创新商业化相关的信息解释为对内部群体的背离,这种解释框架阻碍其识别创业机会(Halbinger等,2025)。鉴于创业机会识别作为创业行为的重要前置环节,本文提出如下假设:

H3a:用户创新者社群型身份通过抑制创业机会识别进而阻碍创业行为。

具有专业型身份的用户创新者通常遵循商业逻辑,更可能识别创业机会。首先,具有专业型身份的用户创新者倾向于将其创新解决方案发展为符合市场标准的产品(Yu和de Jong,2024)。专业型身份引导其将注意力集中于创新商业化相关的信息,使他们从纷繁的外部环境中优先关注目标客户和市场趋势等信息,有助于识别创业机会。其次,具有专业型身份的用户创新者通常遵循传统商业逻辑,将创新活动嵌入规范化的商业管理框架中(Fauchart和Gruber,2011)。这种商业逻辑使其能够运用商业知识和方法论来解读外部信号,有助于形成对创新原型商业化前景的合意性与可行性判断,从而促进其创业机会识别。进一步,用户创新者识别创业机会有助于激发创业行为。据此,本文提出如下假设:

H3b:用户创新者专业型身份通过促进创业机会识别进而推动创业行为。

具有社会型身份的用户创新者重视创造社会价值,这对创业机会识别具有消极影响。首先,具有社会型身份的用户创新者致力于解决社会问题,优先关注其创新成果的社会效益(Yu和de Jong,2024),弱化了对创新商业化信息的关注,难以识别出创业机会。其次,具有社会型身份的用户创新者通常将社会贡献作为自我评价基础,并倾向于与以盈利为导向的身份保持距离(Alsos等,2016)。这可能导致其较少从商业化角度理解创新方案的扩散潜力,忽视与创新商业化相关的信息,从而不利于其识别创业机会。进一步,创业机会识别受阻将抑制后续创业行为。据此,本文提出如下假设:

H3c:用户创新者社会型身份通过抑制创业机会识别进而阻碍创业行为。

创业机会识别在多重身份与创业行为之间的中介作用

用户创新者社群型身份与专业型身份的交互作用对创业机会识别具有正向影响,进而促进创业行为。一方面,社群型身份能够强化专业型身份对创业机会识别的积极影响。具有专业型身份的用户创新者注重使其创新原型满足市场需求,促进其识别创业机会。当这类用户创新者同时具备较强的社群型身份时,社群型身份将引导他们深度嵌入社群互动网络,使其高度重视与创新原型商业化相关的改进建议和使用反馈等信息并将反馈解读为市场验证(Del Bosco等,2020),进一步放大专业型身份促进创业机会识别的效果。另一方面,专业型身份能够缓解社群型身份对创业机会识别的消极影响。社群型身份所伴随的社群规范可能抑制用户创新者识别创业机会,但当此类用户创新者同时具有较强的专业型身份时,专业型身份促使其运用商业逻辑对社群成员的深层需求信息进行加工,突破了社群规范带来的认知局限,从而削弱社群型身份对创业机会识别的消极影响(Hienerth和Lettl,2011)。进一步,创业机会识别有助于促进创业行为。据此,本文提出如下假设:

H4a:社群型身份和专业型身份的交互作用通过促进创业机会识别进而推动创业行为。

用户创新者专业型身份与社会型身份的交互作用能够通过促进创业机会识别,进而推动创业行为。一方面,社会型身份能够强化专业型身份对创业机会识别的积极影响。专业型身份的用户创新者遵循商业思维,有利于识别创业机会。当这类用户创新者同时具备较强的社会型身份时,社会型身份引导其关注更广泛群体的需求和利益(Fischer-Kreer等,2025),使其将被主流市场忽视的社会需求信息纳入创业机会的构建过程,从而强化专业型身份对创业机会识别的积极影响。另一方面,专业型身份能够削弱社会型身份对创业机会识别的消极影响。单一社会型身份不利于用户创新者识别创业机会。但当此类用户创新者同时具备较强的专业型身份时,专业型身份引导他们以商业逻辑解读社会需求,缓解社会型身份对创业机会识别的消极影响(Brem等,2019)。结合创业机会识别能够促进创业行为,本文提出如下假设:

H4b:专业型身份和社会型身份的交互作用通过促进创业机会识别进而推动创业行为。

用户创新者社群型身份与社会型身份的交互作用通过抑制创业机会识别,进而阻碍创业行为开展。一方面,社群型身份会加剧社会型身份对创业机会识别的负面影响。社会型身份阻碍用户创新者识别创业机会,当这类用户创新者同时拥有较强的社群型身份时,社群规范使其完善创新原型以贡献社群并降低对商业化信息的关注,从而强化社会型身份对创业机会识别的抑制作用(Yu和de Jong,2024)。另一方面,社会型身份也会加剧社群型身份对创业机会识别的负面影响。社群型身份的用户创新者遵循社群规范,倾向于忽视与创新商业化相关的信息(Halbinger等,2025)。当他们同时拥有较强的社会型身份时,社会型身份进一步抑制其将外部信号解读为创业机会的倾向,从而强化社群型身份对创业机会识别的消极影响。结合创业机会识别对创业行为的积极影响,本文提出如下假设:

H4c:社群型身份和社会型身份的交互作用通过抑制创业机会识别进而阻碍创业行为。

用户创新者专业型身份、社群型身份与社会型身份的三重交互作用通过增强创业机会识别,进而促进创业行为。具体而言,社群型身份为用户创新者完善产品原型提供了改进建议、使用反馈和潜在市场需求等信息,社会型身份使其能够洞察社会需求信息,在此基础上,专业型身份引导用户创新者以商业逻辑对外部多元化信息进行创造性诠释(Fischer-Kreer等,2025)。这三类身份交互能够强化用户创新者对创业的可行性感知和合意性感知,有助于其识别创业机会。进一步,创业机会识别促进创业行为开展。据此,本文提出如下假设:

H4d:专业型身份、社群型身份与社会型身份的三重交互作用通过促进创业机会识别进而推动创业行为。

社区跨越的调节作用

社区跨越是指用户创新者积极参与多个社区,是其获取外部多元资源的重要途径(Autio等,2013)。用户创新者从创业机会识别到开展创业行为的过程中往往需要外部信息与资源支撑,因此本研究进一步探讨社区跨越在创业机会识别与创业行为之间的调节作用。

用户创新者在创新商业化过程中常常面临资源匮乏和高度不确定性(Shah和Tripsas,2016;Brem等,2019),而参与多个社区的用户创新者更容易获得丰富的信息和资源来克服这些障碍,此时创业机会识别更可能转化为创业行为。首先,较高水平的社区跨越为用户创新者提供了多样化知识和异质性建议。在此情境下,识别到创业机会的用户创新者能够根据这些信息不断对原有创业机会进行调整和完善,增强其利用机会的信心,从而推动创业行为的开展(Chandra和Leenders,2012)。其次,用户创新者参与多个社区更容易获取资金和实物等实质性资源,对识别到创业机会的用户创新者而言,社区跨越不仅降低了其开展创业行为的门槛,还有助于其控制创业过程的不确定因素,进而促进创业机会识别向创业行为转化(尹苗苗和李纪莹,2023)。据此,本文提出如下假设:

H5:社区跨越正向调节创业机会识别与创业行为之间的关系。

基于上述分析,本研究构建了如图1所示的研究模型。

1
研究模型

研究设计

数据收集

随着数字技术的迅速发展,在线创新社区已成为用户创新者开展创新创业活动的重要平台。本研究以用户创新者为研究对象,从DFRobot创客社区、开源中国社区和独立开发者社区中选取样本。这些社区中用户创新者众多且较为活跃,部分用户创新者自行实现了创新成果的商业化,为考察“用户创新者身份对创业行为的影响机制”提供了适宜的研究情境,同时这类社区也是以往文献广泛选取的研究对象来源(Mollick,2016;Halbinger,2018)。本研究通过社区专属群、私信功能及成员推荐等方式发放问卷,并参照de Jong(2016)的筛选流程识别用户创新者。首先向填答者介绍用户创新者的概念,即“在日常生活中,个体因自身需求未被现有产品或服务满足,进而对其进行改进或自行开发新的产品或服务”,并辅以具体案例。在此基础上,通过以下问题逐步筛选:第一,在过去三年,是否曾利用闲暇时间改进现有产品或开发新产品、新服务,回答肯定者才能进入后续筛选;第二,是否可以在市场上购买到相同产品,以排除现有产品的自制版本;第三,是否出于自身需求而非市场需求进行改进或开发,以确保其创新属于用户创新;第四,是否已经形成创新产品原型,以排除仅停留在构思阶段的情况。最后,请其简要描述产品原型及创新之处。本次调查共回收问卷429份,剔除存在规律性作答等明显无效的问卷后,最终获得有效问卷336份。为检验无响应偏差,本研究将有效样本分为早回收问卷和晚回收问卷,并对两组在性别、年龄等人口统计学变量上的分布差异进行卡方检验,结果显示均无显著差异,表明不存在显著的无响应偏差。样本概况如表1所示。

1
样本概况
分类概况百分比(%)分类概况百分比(%)
性别男性65.2年龄(岁)<204.2
女性34.820—2537.8
学历高中及以下6.026—3035.4
大专24.431—4015.5
大学本科47.0>407.1
硕士研究生及以上22.6社区加入时长(月)0—616.7
是否具有创业经验是13.77—1222.0
否86.313—2430.3
总计100>2431.0

变量测量

本研究中的用户创新者身份、创业机会识别和创业自我效能感的测量均借鉴已有成熟量表,为了提升量表的有效性,英文量表均采用 “翻译—回译”程序, 并结合本土情境和用户创新者反馈进行调整。本研究中所涉及量表均采用李克特5级量表,1代表完全不认同或程度很低,5代表完全认同或程度很高。

(1)用户创新者身份。用户创新者身份测量借鉴Yu和de Jong(2024)的研究,专业型身份包含4个题项,社群型身份和社会型身份均包含5个题项。在本研究中,社群型身份、专业型身份和社会型身份量表的Cronbach’s α值分别为0.889、0.858和0.855。

(2)创业机会识别。创业机会识别借鉴Ozgen和Baron(2007)的研究并结合Packard和Madjdi(2026)的机会观进行测量,包含3个题项,代表性题项为“在创新活动中,我能萌发出更多潜在的创业想法”,本研究中该量表的Cronbach’s α值为0.842。

(3)用户创业行为。用户创业行为借鉴Shirokova等(2016)的研究并结合用户创业的特点进行测量,包括“我申请了专利、版权或商标”“我销售了产品或服务”等八项创业行为,其中0代表未实施该行为,1代表已实施该行为,并参考尹苗苗和李纪莹(2023)在测量用户创业行为时采用的加总方式,对八个问题进行加总计分,分值越高代表采取创业行为的程度越高。

(4)社区跨越。社区跨越的测量借鉴Autio等(2013)的研究,提出以下问题:“在创新过程中,您是否积极活跃地参与了其他创新社区?”若填答者回答“是”,需填写积极参与社区的名称,以填答者列出的社区数量来衡量社区跨越。

(5)控制变量。以往研究表明,性别、年龄、受教育程度、社区加入时长和创业自我效能感均会影响用户创业行为(Autio等,2013;尹苗苗和李纪莹,2023),因而本研究对上述变量加以控制。其中,创业自我效能感的测量采用了崔连广等(2019)的4题项量表,在本研究中该量表的Cronbach’s α值为0.886。

验证性因子分析

各变量的克隆巴赫系数(Cronbach’s α)和组合信度(CR)值均大于0.8,这说明本研究所使用的量表具有较好的信度。各题项的标准化因子载荷在0.665—0.880之间且均大于0.6,AVE在0.545—0.661之间均超过0.5的建议阈值,说明各变量的收敛效度较好。此外,五因子模型具有良好的拟合效果,且拟合程度优于所有其他备选模型(见表2),这表明变量之间具有较好的区分效度。

2
验证性因子分析结果
模型χ2/dfRMSEACFITLISRMR
五因子模型:Prof,Comm,Soc,EOR,ESE1.6950.0460.9650.9590.037
四因子模型:Prof+ Comm,Soc,EOR,ESE5.2090.1120.7850.7530.121
三因子模型:Prof+ Comm+ Soc,EOR,ESE8.4050.1490.6160.5660.157
两因子模型:Prof+ Comm+ Soc+ EOR,ESE10.3160.1670.5110.4540.171
单因子模型:Prof+ Comm+ Soc+ EOR+ ESE14.0910.1980.3090.2330.201

共同方法偏差检验

由于数据均来自用户创新者自我报告,可能存在同源偏差。首先,本研究的问卷题目均改编自被广泛使用的量表,题目在问卷中随机分布,并设置了反向题项,以减少潜在的共同方法偏差。其次,本研究采用Harman单因素法对共同方法偏差问题进行检验,结果显示,首个因子的方差解释量为23.10%(低于40%),说明共同方法偏差问题不严重。最后,本研究采用潜在误差变量控制法,在五因子模型中加入共同方法潜因子后进行验证性因子分析(χ2/df=1.687,RMSEA=0.045,CFI=0.966,TLI=0.960,SRMR=0.036)。结果表明,加入共同方法潜因子后模型拟合度未得到显著改善。综上,本研究的共同方法偏差问题不严重。

实证结果与分析

描述性统计和相关分析

表3展示了变量的描述性统计和相关性分析,主要变量之间存在显著的相关关系,为后续假设检验提供了初步支持。此外,变量间相关系数均小于0.6,VIF值(方差膨胀因子)均小于2,说明变量之间不存在严重的多重共线性问题。

3
描述性统计与相关性分析结果
变量123456
1.社群型身份1
2.专业型身份0.177***1
3.社会型身份0.264***0.242***1
4.创业机会识别–0.269***0.306***–0.282***1
5.社区跨越–0.0090.0320.002–0.0641
6.创业行为–0.197***0.224***–0.150***0.493***0.142***1
VIF1.1891.3451.2661.4231.010
均值3.5073.4963.4553.3802.7952.961
标准差0.9630.9940.8690.8991.6941.454

假设检验

本研究采用层次回归分析法对假设进行检验,参与乘积项的变量均经过中心化处理。表4为用户创新者三类身份及其交互作用对创业行为的回归结果,其中,模型1为控制变量对创业行为的回归模型,模型2表明社群型身份对创业行为具有显著消极影响(β=–0.196,p<0.01),H1a得到支持。模型3表明专业型身份对创业行为具有显著积极影响(β=0.222,p<0.01),H1b得到支持。模型4表明社会型身份对创业行为具有显著消极影响(β=–0.167,p<0.01),H1c得到支持。模型5显示专业型身份与社群型身份的交互项对创业行为具有显著积极影响(β=0.331,p<0.01),H2a得到支持。模型6显示专业型身份与社会型身份的交互项对创业行为具有显著积极影响(β=0.178,p<0.01),H2b得到支持。模型7显示社群型身份与社会型身份的交互项系数不显著(β=0.079,p=0.117),H2c未得到支持。模型8显示社群型身份、专业型身份与社会型身份的三重交互项系数不显著(β=–0.038,p=0.427),H2d未得到支持。

4
三类身份及其交互作用对创业行为的回归结果
变量创业行为
模型1模型2模型3模型4模型5模型6模型7模型8
性别–0.016–0.034–0.020–0.009–0.0240.006–0.024–0.005
年龄0.0640.0590.0390.0530.0290.0100.0580.007
受教育程度0.0750.0600.088*0.0680.0540.096*0.0550.063
社区加入时长0.0270.043–0.0040.0380.021–0.0060.0430.024
创业自我效能感0.335***0.334***0.336***0.347***0.339***0.370***0.344***0.363***
社群型身份–0.196***–0.239***–0.158***–0.187***
专业型身份0.222***0.310***0.288***0.361***
社会型身份–0.167***–0.229***–0.128**–0.195***
社群型身份×专业型身份0.331***0.315***
专业型身份×社会型身份0.178***0.111**
社群型身份×社会型身份0.079–0.012
社群型身份×专业型身份×社会型身份–0.038
R20.1250.1620.1730.1520.3350.2540.1830.384
调整后R20.1110.1470.1570.1370.3190.2360.1630.361
F9.392***10.612***11.432***9.836***20.594***13.944***9.127***16.775***

表5是创业机会识别在用户创新者单一身份与创业行为关系间的中介效应检验结果。其中,模型1为控制变量对创业机会识别的回归模型,模型2、模型3和模型4是在模型1基础上分别加入社群型身份、专业型身份和社会型身份之后的回归模型。结果显示,专业型身份对创业机会识别具有显著积极影响(β=0.303,p<0.01),社群型身份(β=–0.272,p<0.01)和社会型身份(β=–0.291,p<0.01)对创业机会识别均具有显著消极影响。模型5为创业机会识别对创业行为的回归模型,结果表明创业机会识别对创业行为具有显著积极影响(β=0.453,p<0.01)。模型6、7和8分别加入社群型身份、专业型身份和社会型身份,结果显示社群型身份的回归系数为–0.078(p<0.10),专业型身份的回归系数下降为0.093(p<0.10),同时,社会型身份的回归系数下降为–0.038(不显著),而创业机会识别的回归系数均显著为正,表明创业机会识别在上述身份与创业行为之间发挥中介作用,H3a、H3b和H3c得到支持。此外,利用PROCESS程序进行中介效应的稳健性检验,设定置信区间为95%的5000次重复抽样。结果如表6所示,社群型身份、专业型身份和社会型身份通过创业机会识别影响创业行为的间接效应置信区间均不包含零,说明中介效应存在,进一步支持H3a、H3b和H3c。

5
创业机会识别对单一身份与创业行为关系的中介效应回归结果
变量创业机会识别创业行为
模型1模型2模型3模型4模型5模型6模型7模型8
性别–0.004–0.030–0.0110.007–0.013–0.021–0.016–0.012
年龄0.0730.0670.0400.0550.0300.0300.0220.029
受教育程度0.0220.00030.0390.0100.0650.0590.0710.064
社区加入时长0.0440.0670.0020.0630.0070.014–0.0050.010
创业自我效能感0.120**0.119**0.121**0.142***0.280***0.283***0.284***0.285***
社群型身份–0.272***–0.078*
专业型身份0.303***0.093*
社会型身份–0.291***–0.038
创业机会识别0.453***0.432***0.425***0.442***
R20.0240.0960.1130.1070.3250.3310.3330.327
调整后R20.0090.0800.0960.0910.3130.3170.3190.312
F1.5935.822***6.962***6.573***26.442***23.174***23.397***22.733***
6
Bootstrap法中介效应分析结果
社群型身份专业型身份社会型身份
总效应效应值–0.2950.325–0.280
标准误0.0770.0750.086
下限–0.4470.179–0.449
上限–0.1440.472–0.111
直接效应效应值–0.1180.137–0.064
标准误0.0720.0700.080
下限–0.259–0.002–0.222
上限0.0230.2750.093
间接效应效应值–0.1770.188–0.216
标准误0.0390.0420.045
下限–0.2590.110–0.307
上限–0.1070.274–0.131

表7是交互效应的层次回归分析结果。其中,模型1表明社群型身份与专业型身份的交互项对创业机会识别具有显著积极影响(β=0.352,p<0.01)。模型2表明专业型身份与社会型身份的交互项对创业机会识别具有显著积极影响(β=0.214,p<0.01)。模型3表明社群型身份与社会型身份的交互项系数不显著(β=0.057,p=0.268),H4c未得到支持。模型4显示专业型、社群型与社会型身份的三重交互项系数亦不显著(β=–0.017,p=0.705),H4d未得到支持。进一步地,本研究采用PROCESS进行Bootstrap分析,设定置信区间为95%的5000次重复抽样。结果如表8所示,直接效应结果显示,社群型身份与专业型身份交互对创业行为具有显著的直接影响(b=0.340,95%CI=[0.202,0.478])。间接效应检验结果显示,调节中介效应显著(b=0.146,95%CI=[0.088,0.213]),表明创业机会识别会中介社群型身份与专业型身份交互对创业行为的影响,H4a得到支持。同理,专业型身份与社会型身份交互对创业行为有显著的直接影响(b=0.183,95%CI=[0.015,0.352])。间接效应检验结果表明,创业机会识别会中介专业型身份与社会型身份交互对创业行为的影响(b=0.143,95%CI=[0.071,0.230]),H4b得到支持。

7
交互效应回归结果
变量创业机会识别
模型1模型2模型3模型4
性别–0.0230.024–0.0130.009
年龄0.026–0.0040.058–0.011
受教育程度–0.0020.046–0.0060.008
社区加入时长0.0330.0030.0730.036
创业自我效能感0.125***0.170***0.137***0.163***
社群型身份–0.332***–0.206***–0.254***
专业型身份0.410***0.408***0.489***
社会型身份–0.380***–0.239***–0.334***
社群型身份×专业型身份0.352***0.343***
专业型身份×社会型身份0.214***0.146***
社群型身份×社会型身份0.057–0.044
社群型身份×专业型身份×社会型身份–0.017
R20.3400.2960.1500.464
调整后R20.3240.2790.1300.444
F21.079***17.209***7.235***23.314***
8
多重身份对创业行为的直接与间接效应分析结果
路径效应值标准误95%CI下限95%CI上限
直接效应:社群型身份×专业型身份→创业行为0.3400.0700.2020.478
间接效应:社群型身份×专业型身份→创业机会识别→创业行为0.1460.0320.0880.213
直接效应:专业型身份×社会型身份→创业行为0.1830.0860.0150.352
间接效应:专业型身份×社会型身份→创业机会识别→创业行为0.1430.0400.0710.230

表9检验了社区跨越的调节作用。其中模型2表明社区跨越在创业机会识别与创业行为之间起正向调节作用(β=0.135,p<0.01)。结合图2,当用户创新者具有更高的社区跨越水平时,创业机会识别对创业行为的正向影响更强,H5得到支持。

9
调节效应回归结果
变量创业行为
模型1模型2
性别0.0060.010
年龄0.0090.006
受教育程度0.0440.055
社区加入时长0.004–0.002
创业自我效能感0.278***0.271***
创业机会识别0.467***0.471***
社区跨越0.161***0.165***
创业机会识别×社区跨越0.135***
R20.3500.368
调整后R20.3360.352
F25.219***23.787***
2
社区跨越对创业机会识别与创业行为关系的调节效应

稳健性检验

本文采用以下方式进行稳健性检验,一是随机抽取85%的子样本重新进行回归分析。二是考虑到用户创新者的创业行为可能受宏观环境因素的影响,本研究将用户创新者所在地区作为控制变量加入到模型中。结果显示,无论是子样本回归还是纳入地区控制变量,各主要变量的回归系数符号和显著性水平与前文研究结果基本一致,说明研究结论是稳健的。

结论与讨论

研究结论

本文基于社会身份理论,揭示了用户创新者身份影响创业行为的内在机制及边界条件,得出以下研究结论。首先,用户创新者的专业型身份对创业行为具有积极影响,而社群型身份、社会型身份对创业行为均具有消极影响。这一发现与以往研究观点一致(Gruber和MacMillan,2017),即个体身份是影响创业行为的重要因素,不同类型的身份会对后续创业行为产生差异化影响。其次,专业型身份与社群型身份、专业型身份与社会型身份在促进创业行为方面具有交互作用,而社群型身份与社会型身份的交互作用及三类身份的三重交互作用对创业行为无显著影响。社群型与社会型身份交互作用不显著的原因可能在于,这两类身份叠加后会产生某种积极作用,在一定程度上抵消了其负面效应。三类身份的三重交互作用亦未达到显著水平,可能是因为这三类身份分别对应不同的基本社会动机、自我评价基础和参照体系,在更复杂的多重身份交织下,创业行为的驱动机制可能存在相互抵消的路径,未来研究有必要进一步探究其内在机制及其在不同情境下的作用差异。再次,创业机会识别在用户创新者身份影响创业行为的关系中发挥中介作用。本研究支持这样的观点,用户创业机会并非客观存在的实体,而是由用户创新者的诠释塑造的。身份引导用户创新者基于独特的价值观对外部信号进行主观诠释和意义赋予,进而影响创业机会识别,最终驱动创业行为的开展。最后,社区跨越正向调节创业机会识别与创业行为之间的关系。较高水平的社区跨越能够为用户创新者提供丰富的异质性信息与多元视角的反馈,在此情境下,识别到创业机会的用户创新者能够进一步调整和完善原有机会,从而促进创业行为开展。这一研究发现不仅丰富了用户创业行为发生的情境化研究,也推进了社区跨越在用户创业研究中的应用。

理论贡献

首先,本文揭示了用户创新者身份对创业行为的影响,丰富了对用户创业行为发生的理解并拓展了社会身份理论的研究情境。本研究响应Shepherd等(2015)关于对用户创业决策进行更多研究的呼吁,对用户创新者之间差异化的创业行为进行了深入探究。从身份视角出发,本文考察了用户创新者三类身份及其交互作用对创业行为的影响,厘清了用户创新者身份与创业行为之间的关系,更清晰地回答了“为什么有些用户创新者开展了创业活动,而另一些用户创新者没有”这一问题。此外,本文通过将社会身份理论应用于用户创业领域,挖掘了该理论在用户创新驱动创业过程中的解释力,推动了该理论的发展和在用户创业领域的应用。

其次,本文引入创业机会识别作为中介变量,揭示了用户创新者身份对创业行为的内在作用机制,丰富了对用户创业机会形成机制的认识。一方面,尽管已有研究识别出用户创新者身份对创业行为具有关键影响,但其传导机制尚未得到充分探讨。本文揭示了用户创新者单一身份及多重身份均通过影响创业机会识别进而作用于创业行为,破解了用户创新者身份与创业行为之间的内在关系,深化了对用户创业过程的认识。另一方面,本研究强调创业机会并非独立于个体的客观存在,而是个体基于对现实条件的解释所形成的主观预期。通过引入身份视角,本文解释了“为何部分用户创新者能识别出创业机会而另一部分不能”,深化了对用户创业机会形成机制的理解,并丰富了创业机会识别的前因研究。

最后,本文引入社区跨越这一情境变量,深化了对用户创新者开展创业活动过程中边界条件的认识,并推进了社区跨越在用户创业研究中的应用。一方面,本研究考察了社区跨越在创业机会识别与创业行为之间的调节作用,通过整合用户创新者的个体因素与社区层面的因素,更全面地揭示了用户创业行为的发生机制,有助于深化对用户创业复杂性的理解。另一方面,现有文献多基于单一社区情境探讨用户创新与后续创业活动,忽视了用户创新者往往参与多个社区以获取资源支持的现实情境。本文引入社区跨越作为调节变量,明晰了社区跨越在用户创新者开展创业过程中发挥的关键作用。这一发现拓展了用户社区的研究视野,并为探究用户创业的相关问题提供新思路。

实践启示

对用户创新者而言,本研究对促进用户创新者向创业者转变具有如下实践启示。首先,用户创新者应积极拥抱多重身份,并充分发挥多重身份对创业行为的积极影响。多种身份之间可以相互支持、彼此赋能,用户创新者不应仅局限于培养关注自身收益的专业型身份,还应关注更广泛的他人需求与社会价值,以激活社群型身份和社会型身份,并在不同身份之间建立内在联系,从而促进创业机会识别并推动创新成果商业化。其次,社区跨越有助于用户创新者将创业机会识别转化为创业行为。用户创新者应积极参与多个创新社区,在多元网络中获取互补性资源,并根据所处阶段动态调整社区跨越的重心,为创新成果的顺利商业化奠定坚实基础。

对政府而言,政府可以采取以下措施鼓励用户创新者开展创业活动。鉴于社区跨越在用户创新者向创业者转变的过程中发挥着关键作用,政府应积极支持企业建立多样化的创新社区,并提供相应配套支持。例如,支持企业建立技术研发社区、培育公益性创客空间等平台,同时提供专业知识、创业政策和资源对接等支持服务,加速用户创新成果的商业化进程。此外,政府应积极搭建跨界交流平台,鼓励用户创新者进行多方互动。例如,通过举办创新创业大赛、跨行业创新论坛等活动,帮助用户创新者在多元网络中获取建议和资金等资源支持,从而推动创业活动的顺利开展。

研究局限与展望

本研究在以下方面尚存不足,期待在未来研究中不断完善。第一,受限于数据可得性,本文采集的是横截面数据,难以充分揭示用户创新者身份与创业行为之间的动态关系,未来可采用追踪研究设计或纵向案例研究加以深化。第二,样本主要来自技术社区,未来可纳入更多类型的创新社区数据以增强研究结论的普适性。第三,本文以积极参与的社区数量测量社区跨越,而参与的深度与频率同样重要,未来可纳入这些维度并结合客观数据,更准确地刻画社区跨越。第四,本文揭示了用户创新者身份对创业行为的影响机制,未来研究可进一步挖掘其他内在机制,并纳入创业环境等宏观情境因素,以丰富对用户创业行为发生机制的理解。


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