政府不同策略下用户创新知识交互差异化研究

李柏洲， 曾经纬， 董恒敏

(1.哈尔滨工程大学 经济管理学院,黑龙江 哈尔滨 150001; 2.哈尔滨工程大学 企业创新研究所,黑龙江 哈尔滨 150001; 3.中国航天系统科学与工程研究院,北京 100048)

0 引言

伴随着我国创新驱动发展战略的不断深入，现代化企业的创新方式发生了根本性的改变，封闭式创新已经不适合当前企业的发展，积极形成开放创新的局面已经成为企业可持续发展的必然选择。而用户作为重要的外部知识源，企业可以通过用户知识来了解用户需求[1]，用户已经成为企业开发并完善相关产品和服务的重要来源[2,3]。用户创新最早由Von Hippel提出，是指用户为了满足自身需求对产品和工艺进行的创新[4]，包括用户将创新意愿提供给生产厂商进而整合出新产品和用户自己成为制造商对产品进行改进[5～7]。知识交互是指相关知识主体之间知识共享、流动和创新过程[8]。用户与企业之间的知识交互有助于企业明确市场需求，提升企业创新绩效。从2015年提出“互联网+”行动计划，到2019年《政府工作报告》中指出“进一步把大众创业万众创新引向深处，鼓励更多社会主体创新创业，拓展经济社会发展空间，加强全方位服务，发挥双创基地的带动作用”，政府多次提出要实现各类创新主体的互动局面。在此政策背景下，用户创新更能满足新时代企业创新发展的迫切需要。基于此，明确政府不同策略对用户创新知识交互的影响是一个既有理论意义又有实际意义的研究问题。

用户创新是学术界研究的热点问题，现有用户创新研究基本遵循两种理论框架，一种是成本-收益框架，认为用户创新是由用户期望从创新中获取的收益与创新相关成本共同决定[9]；一种是用户创新社区视角，研究用户创新社区与传统创新之间的不同[10]，并研究创新社区中的创新效应[11]。Füller等[12]在用户社区的基础上研究用户产生的品牌，以及强势品牌的低成本创造对于用户创新扩散的贡献。Tietze等[13]在分析产权理论的视角下，识别所有权和有控制权的分离对用户创新的障碍，认为制造商采用基于共同创造的创新战略可以有效改变用户创新成本升高的负面影响。Block等[14]分析用户创新商业化的垂直多样性，提出了用户-制造商创新者的观点，并且通过案例研究识别并找出影响或阻碍用户-制造商多元化的因素，为用户创新商业化提供了新的思路。Lee等[15]通过案例分析，发现在用户创新社区中价值创造的内在机理，认为在用户创新社区中发表想法的数量以及评论数量有利于用户创新的实现。Roy等[16]从相关领先用户的视角，讨论颠覆式创新与用户之间的关系，并揭示了相关用户与颠覆式技术创新之间的潜在特征。Ye等[17]考虑了手机平台下的用户创新，利用iOS和Android平台数据研究领先用户、工具箱支持和涉及自主权以及三者之间的交互作用对用户创新绩效的影响，研究结果对理解手机平台下的用户创新很有意义。知识作为企业的核心资源之一，在用户创新中显得尤为重要。Rowley等[18]认为知识创造得益于用户社区成员间的社会互动，这种互动可以形成知识和经验，是新想法的主要来源之一。Dong等[19]在利用企业数据调查中发现，企业合理利用用户创意，进行知识交流可以有效增加企业价值。唐洪婷等[20]利用超网络建模，对用户创新中用户知识资源全要素进行有效分析，有效促进企业的外部知识获取。对于政府在用户创新中的作用而言，少数学者进行了研究，谢亚锋[21]和郑彤彤等[22]都认为政府在促进以及激励用户创新方面具有显著的影响，并在此基础上提出政府行为的政策建议。Von Hippel[23]认为创新政策往往忽视其他创新来源，用户就是其中之一。Svensson等[24]从政府创新政策的角度分析如何促进用户创新，通过对瑞典医院的调查发现，针对用户创新的政策可以带来可观的经济和社会效益，并且指出创客空间是一种有效促进用户创新的创新政策。但是对于政府行为对用户创新的影响并没有深入研究，政府在用户创新之中应该扮演什么样的角色？政府不同策略对用户创新知识交互会有什么样的影响？企业和用户又会做出什么样的反应？这些问题还需要进一步探讨和研究。

综上所述，现有研究在用户创新方面取得了很多成果，但目前较多考虑企业与用户之间的关系，鲜有文献在用户创新的实践中考虑政府的主体作用，明确政府在用户创新知识交互中的作用。知识交互在用户创新中起到举足轻重的作用，然而，现有研究还缺乏对用户创新知识交互选择机制和差异化的具体阐述。基于此，考虑政府不同策略下，建立“政府-企业-用户”三方演化博弈模型，明确各主体在促进用户创新知识交互方面的策略选择路径，进一步明晰如何形成用户创新知识交互的激励机制。

1 考虑政府作用的用户创新演化博弈模型

在用户创新过程中，用户为企业提供对产品的建议以及进行知识交流与反馈，故用户面临的选择是是否愿意和企业进行有效的知识交互。对于企业而言，企业在面对环境不确定和科技水平制约，在与用户进行知识交互时，企业面临的选择是是否愿意采纳用户的相关建议。对于政府而言，政府面临的选择是需不需要对用户创新中知识交互行为提供政策支持，政府主要通过对用户创新进行监督，考察各参与主体之间的合作情况，进而进一步完善政策制定情况，推动用户创新的知识交互。基于此，用户创新知识交互主要受到用户的知识交互的意愿和收益，企业的知识交互意愿和收益以及政府政策支持三方之间博弈结果的影响。故采取三方演化博弈模型具有很好的解释效果。

1.1 模型假设

H1在“政府-企业-用户”博弈过程中，三方都是有限理性，通过一次博弈无法达到最优策略，而且政府、企业和用户在用户创新中的角色不同，偏好也不同，故三方需要进行多次博弈才能到达最优策略。

H2政府存在两种策略(支持知识交互，不支持知识交互)，选择对应策略的概率分别为x，1-x；企业与用户是直接参与用户创新知识交互的主体，故企业存在两种策略(进行知识交互，不进行知识交互)，选择对应策略的概率分别为y，1-y；用户存在两种策略(进行知识交互，不进行知识交互)，选择对应策略的概率分别为z，1-z，其中x,y,z∈[0,1]。

H3在政府-企业-用户共同合作的情况下，企业和用户通过知识交互获得合作收益为M，收益分配系数为α，则有企业获取合作收益为αM，用户获得合作收益为(1-α)M，政府采取激励政策获得收益为A，同时在政府政策作用下企业和用户之间的知识交互会促进政府的形象收益等间接收益，分别为R1和R2，而企业得到政府支持的补贴和研发投入为g1，用户得到政府资助为g2，政府，企业和用户进行知识交互合作的成本为Ci，i=1,2,3。

H4当政府不采取激励政策时，企业和用户通过知识交互获得合作收益为M1，企业获取合作收益为αM1，用户获得合作收益为(1-α)M1。

H5企业和用户在知识交互过程中，企业和用户都会产生知识溢出分别为K1,K2，对于博弈主体而言，知识交互过程中知识流动导致知识溢出，则有当企业进行知识交互时，用户不论是否合作都能获取K1的知识价值；同理，当用户进行知识交互时，企业不论是否合作都能获取K2的知识价值。

H6当政府采取激励政策时，如果只有企业进行知识交互，企业得到的收益为B，政府的收益为A1，当只有用户进行知识交互，用户获得收益为r，政府获得的收益为A2；同理，当政府不采取激励政策时，如果只有企业进行知识交互，企业得到的收益为B1，当只有用户进行知识交互，用户获得收益为r1。

综上，可以得到以下不等式关系：M>M1，A>A1>A2，B>B1，r>r1，由于用户创新主体为企业和用户，企业和用户之间的知识交互所得收益应该大于政府支持下单方面进行创新。所以有αM1>B，(1-α)M1>r。

基于以上假设得到政府-企业-用户三方演化博弈的支付矩阵如表1所示

表1 支付矩阵

1.2 演化博弈模型建立与求解

U1=yz(A-C1+R1+R2)+y(1-z)(A1-C1+R1)+

(1-y)(A2-C1+R2)+(-C1)(1-y)(1-z)

(1)

U2=0

因此，政府采取激励政策的复制动态方程为:

=x(1-x)[yz(A-A1-A2)+

z(A2+R2)+y(A1+R1)-C1]

(2)

E1=xz(αM-C2+g1+K2)+(1-x)z(αM1-C2+K2)+

x(1-z)(B-C2+g1)+(1-x)(1-z)(B1-C2)

E2=xzK2+(1-x)zK2=zK2

(3)

故企业进行知识交互的复制动态方程为:

x(B-B1+g1)+z(αM1-B1)+B1-C2}

(4)

π1=xy[(1-α)M-C3+g2+K1]+

(1-x)y[(1-α)M1-C3+K1]+

x(1-y)(r-C3+g2)+(1-x)(1-y)(r1-C3)

π2=xyK1+(1-x)yK1=yK1

(5)

故用户进行知识交互的复制动态方程为:

x(r-r1+g2)+y[(1-α)M1-r1]+r1-C3}

(6)

其中：N1～N14易于求解，结果如上所示，但是关于均衡点求解这一部分，有些文献忽略了一个非常重要的均衡点[25,26]，即N15(x*,y*，z*),x*,y*，z*≠0,1。这个均衡点是求解非常复杂，令x,y,z≠0,1，得到方程组：

(7)

虽然求这个方程过程非常繁琐，但是这个均衡点不能舍弃，因为N15(x*,y*,z*)通常情况下在三维空间V={(x,y,z)|0≤x≤1,0≤y≤1,0≤z≤1}内部，而不在空间的表面上，这个点具有博弈主体一般策略选择点的普适意义，所以在后续政府-企业-用户三方演化博弈模型讨论中，将N15(x*,y*,z*)考虑进去，弥补有关学者在均衡点讨论上的不足。

(8)

2 三方演化博弈结果分析

为了明确政府-企业-用户三方博弈的演化机制，针对演化博弈支付矩阵的相关参数设置，可以了解演化博弈结果与支付矩阵参数密切相关，故结合对三方演化博弈模型的求解，分情况进行结果分析与讨论。基于模型假设及相关参数含义，当政府进行政策激励，企业和用户选择深度的知识交互时，演化博弈三方之间的关系紧密，则三方合作的收益大于成本，在模型中表现为αM>C2,(1-α)M>C3,A>C1，由于x,y,z∈[0,1]，故在后续讨论中，所有策略点必须在三维空间V={(x,y,z)|0≤x≤1,0≤y≤1,0≤z≤1}内才有意义。

情况1在没有政府激励下，当企业和用户有一方进行知识交互得到的收益大于其付出的成本时，即B1>C2，r1>C3。

对于政府而言，就会出现两种情形：(1)当政府对企业或用户进行激励得到回报大于成本时，即Ai+Ri>C1，i=1,2。(2)当政府对企业或用户进行激励得到回报小于成本时，即Ai+RiC2且r1>C3的情景下，以上两种情形不会造成演化博弈实质上的影响。根据参数之间的大小关系以及对于稳定点的求解，得到点N9～N14不在三维空间V内，故不需考虑，而N15(x*,y*,z*)由于表达式过于复杂，无法判断其是否稳定，但基于两方博弈理论中(x*,y*)通常情况下都为鞍点，所以将N15(x*,y*,z*)视为鞍点进行分析。选择使用演化博弈局部稳定性理论，通过雅可比矩阵对N1～N8是否为ESS点进行判定，得到结果如表2所示。

表2 局部稳定分析结果

根据三方博弈稳定点的判定原则，当且仅当雅可比矩阵特征值均小于0时，该点才为ESS点[26～28]。故只有N8是ESS点，政府选择采取激励政策，企业和用户均选择进行深度的知识交互。这种情况发生是由于三方在博弈过程中，政府、企业、用户考虑自身情况，并做好最坏打算的情境下，且收益仍旧大于资源的消耗，并且三方如果积极合作，相互配合，得到的收益发生显著提升。故只要满足上述条件，政府-企业-用户三方博弈的长期稳定策略点为N8(1,1,1)，即政府选择采取激励政策，企业和用户都采取知识交互策略。

情况2在没有政府激励下，当企业和用户有一方进行知识交互得到的收益小于其付出的成本，在有政府激励下，当企业和用户有一方进行知识交互得到的收益大于其付出的成本，即B1

对于政府而言，就会出现两种情形：(1)当政府对企业或用户进行激励得到回报大于成本时，即Ai+Ri>C1，i=1,2。(2)当政府对企业或用户进行激励得到回报小于成本时，即Ai+Ri

基于雅可比矩阵结果，三方演化博弈有两个ESS点，分别是N1(0,0,0)和N8(1,1,1)，而对于N12～N14而言，N12在空间V的表面S1={(x,y,z)|x=0,0≤y≤1,0≤z≤1}上，N13在S2={(x,y,z)|0≤x≤1,y=0,0≤z≤1}上，N14在S3={(x,y,z)|0≤x≤1,0≤y≤1,z=0}上，N12～N14都只能演化到N1(0,0,0)点，那么由于N15在空间内部，且这种条件下还存在着演化到N8(1,1,1)的情况。

情况3在有政府激励下，当企业和用户有一方进行知识交互得到的收益小于其付出的成本，但是企业和用户之间进行知识交互合作的收益大于企业和用户各自在政府激励下的成本，即B+g1

对于政府而言，就会出现两种情形：(1)当政府对企业或用户进行激励得到回报大于成本时，即Ai+Ri>C1,i=1,2。(2)当政府对企业或用户进行激励得到回报小于成本时，即Ai+Bi

基于雅可比矩阵结果，三方演化博弈也出现两个ESS点，分别是N1(0,0,0)和N8(1,1,1)，而对于N12～N14而言，点N12在空间V的表面S1={(x,y,z)|x=0,0≤y≤1,0≤z≤1}上，N13在S2={(x,y,z)|0≤x≤1,y=0,0≤z≤1}上，N14在S3={(x,y,z)|0≤x≤1,0≤y≤1,z=0}上，N12～N14都只能演化到N1(0,0,0)点，N9处于表面S4={(x,y,z)|x=1,0≤y≤1,0≤z≤1}上，演化到N8(1,1,1)的情况。

情况4在没有政府激励下，当企业和用户之间进行知识交互合作的收益小于企业和用户的成本，但根据三方合作的收益高于其合作成本的前提假设，即αM1

对于政府而言，就会出现两种情形：(1)当政府对企业或用户进行激励得到回报大于成本时，即Ai+Ri>C1，i=1,2。根据演化博弈模型假设，并且考虑均衡点在三维空间内V才有意义，可知N10,N11不在空间V内，N9，N12～N14在空间V的表面上，将N15视为鞍点。(2)当政府对企业或用户进行激励得到回报小于成本时，即Ai+Ri

基于雅可比矩阵结果，三方演化博弈也出现两个ESS点，分别是N1(0,0,0)和N8(1,1,1)。

(1)当政府对企业或用户进行激励得到回报大于成本时，对于N12～N14而言，点N12在空间V的表面S1={(x,y,z)|x=0,0≤y≤1,0≤z≤1}上，点N13在空间V的表面S2={(x,y,z)|0≤x≤1,y=0,0≤z≤1}上，点N14在表面S3={(x,y,z)|0≤x≤1,0≤y≤1,z=0}上，N12～N14都只能演化到N1(0,0,0)点，N9处于表面S4={(x,y,z)|x=1,0≤y≤1,0≤z≤1}上，演化到N8(1,1,1)的情况。

(2)当政府对企业或用户进行激励得到回报小于成本时，对于N12～N14而言，点N12在空间V的表面S1={(x,y,z)|x=0,0≤y≤1,0≤z≤1}上，点N13在空间V的表面S2={(x,y,z)|0≤x≤1,y=0,0≤z≤1}上，N14在表面S3={(x,y,z)|0≤x≤1,0≤y≤1,z=0}上，N12～N14都只能演化到N1(0,0,0)点，对于N9～N11而言，N9处于空间V的表面S4={(x,y,z)|x=1,0≤y≤1,0≤z≤1}上，N10在表面S5={(x,y,z)|0≤x≤1,y=1,0≤z≤1}上，N11在S5={(x,y,z)|0≤x≤1,0≤y≤1,z=1}上，N9～N11只能演化到N8(1,1,1)的情况。所以出现了两个ESS点。N15由于过于复杂无法判定其正负，可以认为在空间V内部，N15可以演化到N1(0,0,0)和N8(1,1,1)。

3 数值仿真

为了进一步直观的展现政府不同策略下用户创新知识交互激励机制的演化过程，针对三方博弈主体不同的策略选择，利用MATLAB工具，结合对三方博弈模型的求解与分析，对以上4种情况进行仿真分析。关于仿真模型的数值选取问题，约翰·D·斯特曼(Sterman J D)指出仿真模型最重要的是模型建立的准确性和模型的实用性，目的是为了揭示出事物变化的规律性特征[29]。政府、企业和用户三方博弈模型的具体参数难以通过一手数据来选取，基于此，为了进一步分析政府不同策略下用户创新知识交互的演化过程，借鉴相关文献的赋值方法[30,31]，对支付矩阵涉及到的参数进行赋值。同时为了降低非真实数据选取对模型有效性的减弱，在选取参数过程中与管理科学领域进行仿真研究的专家进行探讨，专家建议在利益分配合理的情况下，收益分配系数的取值应该在0.5左右，由于政府对于企业的激励可能会产生更高的效益，专家建议A1>A2，并且企业与用户在知识交互中成本数据应该接近，但企业的成本应该高于用户C2>C3，政府对于企业与用户的补贴、资助应该相近，基于分类讨论的不等式关系，并根据专家意见进行修改后，得到仿真的具体参数。

情况1当B1>C2，r1>C3时，根据结果分析得到三方博弈的演化稳定点只有N8(1,1,1)，故在这种情况下，政府将选择采取激励政策，企业与用户将保持长期、稳定的知识交互关系。在上文分析中将政府对单一主体激励所得收益分成两种情况讨论，虽然不对三方演化博弈稳定点的起到决定性作用，在模型求解过程中也没有单独考虑，但在数值仿真试验中还是应该分开讨论，明晰博弈主体之间的不同状态下的作用关系。

(1)当B1>C2，r1>C3且Ai+Bi>C1，i=1,2时，设定参数A=50，A1=17，A2=15，B=32，B1=20，C1=20，C2=11，C3=10，g1=10，g2=8，M=110，M1=80，R1=5，R2=8，r=30，r1=19，α=0.5，其中x,y,z的初始值为0.3。得到仿真结果如图1(a)所示，随着时间的推移，当企业或者用户选择进行知识交互时，且获得知识交互收益大于成本时，从图1(a)可以看出从初始阶段到均衡时刻，企业和用户都倾向于进行知识交互，且达到均衡点时间很短，对于政府而言，当激励企业或用户都能获得可观的效益时，也愿意采取积极地激励政策。与结果分析中的结论一致。

(2)当B1>C2，r1>C3且Ai+Bi

图1 B1>C2且r1>C3条件下演化过程图

综上，在B1>C2，r1>C3的情况下，政府-企业-用户形成了非常稳定的合作关系，用户创新中知识交互越发密切，虽然在这种情况下政府在促进企业与知识交互上没有起到决定性的作用，但是政府的激励政策的推动也产生一种正反馈的促进作用。三方博弈主体都趋向于合作的一种稳定关系。

情况2当B1

(1)当B1C1，i=1,2时，设定参数A=50，A1=17，A2=15，B=32，B1=20，C1=20，C2=30，C3=25，g1=10，g2=8，M=150，M1=90，R1=5，R2=8，r=30，r1=19，α=0.5，为了更加直观的展现出三方博弈具有两个稳定点，故不设定x,y,z的初始值，得到结果如图2(a)所示，由图2(a)可知，三方演化博弈出现了两个ESS点，随着时间的推移，博弈三方的选择会趋于均衡策略。首先，对于企业和用户而言，二者在知识交互过程中，会考虑对方机会主义行为带来的危险，因为知识交互成本大于单独选择知识交互时产生的收益，但是政府的介入会使得收益和成本之间的关系发生转变，政府激励的出现会有利于企业与用户获取更好的收益，该情形下政府激励将起到决定性作用，企业和用户会考虑政府作用并作出权衡选择。对于政府而言，考虑到只要有一方选择知识交互，采取激励政策就是有利的，故从图中也可以较为明显的看出，此种情况下三方趋于N8(1,1,1)的可能性更大一些。

图2 B1>C2C3

(2)当B1

综上，在B1

情况3当B+g1

(1)当B+g1C1，i=1,2时，设定参数A=50，A1=17，A2=15，B=32，B1=20，C1=20，C2=44，C3=40，g1=10，g2=8，M=150，M1=90，R1=5，R2=8，r=30，r1=19，α=0.5，同理，故也不设定x,y,z的初始值，得到结果如图3(a)所示，三方演化博弈出现了稳定点(ESS)。首先对企业和用户进行分析，约束条件表明当成本大于政府激励下单个主体知识交互取得的收益，但小于企业与用户之间共同知识交互的收益，该情况表明企业与用户决策时考虑的重点发生转移，政府的激励已经不是决定因素，企业与用户之间的博弈才是关键。而对于政府而言，只要有一方选择知识交互，采取激励政策就是有利的，故政府倾向于采取激励措施，促进用户与企业间的知识交互。这种情况下，三方选择N1(0,0,0)和N8(1,1,1)的策略可能性基本相同，从演化过程图中也可以明显看出。

(2)当B+g1

图3 B+g1

综上，在B+g1

情况4当αM1

(1)当αM1C1，i=1,2时，设定参数A=50，A1=17，A2=15，B=32，B1=20，C1=20，C2=60，C3=55，g1=10，g2=8，M=150，M1=90，R1=5，R2=8，r=30，r1=19，α=0.5，同理，故也不设定x,y,z的初始值，得到结果如图4(a)所示，随着时间的推移，三方博弈出现了两个均衡稳定点。这种情况下，对于企业和用户而言，在不考虑政府的激励政策的情形下，即使双方都选择进行知识交互策略，也无法获得正的收益，故企业和用户倾向于采取不进行知识交互的策略，所以政府是否采取激励政策对该情况下用户创新知识交互具有决定性的影响。对于政府而言，这种情况下只要企业或用户一方愿意采取知识交互策略，政府就能获得正收益，政府是倾向于采取激励政策。如果企业与用户均不选择知识交互，政府激励就不具有有效性。故虽然出现两个ESS点，但是政府的选择是影响博弈三方决策的重要影响因素。

(2)当αM1

图4 αM1

综上，在αM1

4 结论

基于知识基础观和博弈论，考虑政府在用户创新中企业与用户知识交互的激励作用，构建“政府-企业-用户”三方演化博弈模型，探讨政府不同策略下企业与用户之间知识交互行为的演化路径，分析不同约束条件下主体策略选择情况，并针对每种情况进行数值仿真分析。通过研究得到以下结论：

(1)用户创新中企业和用户知识交互策略选择是一个复杂的动态过程，政府作用下企业和用户之间的知识交互存在多种情况。政府、企业和用户都存在两种选择，导致三方博弈出现8种策略。

(2)三方演化博弈模型可以较好地描述政府作用下企业和用户之间的知识交互的过程，通过复制动态方程可以较好地刻画博弈三方的博弈路径，通过对演化博弈模型的求解，讨论不同策略选择下的多种情况，具有很好的适用性。

(3)在讨论三方博弈结果时出现了4种情况，在B1>C2，r1>C3的情况下，政府-企业-用户形成了非常稳定的合作关系，在这种情况下政府在促进企业与知识交互上没有起到决定性的作用；在B1

研究的理论意义主要体现在以下几个方面：首先，通过三方演化博弈模型的引入，从动态视角考虑政府不同策略对用户创新知识交互的差异化影响，为用户创新的研究提供了新的方法；其次，将政府政策激励引入到用户创新的企业与用户的知识交互中，丰富了用户创新领域的相关文献，为用户创新的相关研究拓宽了思路；最后，通过分类讨论和数值仿真，明确博弈主体在不同策略选择下的行为演化路径，为提升用户创新效率和效果提供相关理论依据。

研究对用户创新也有一定的启示作用。(1)政府不能盲目地制定激励政策，应更有针对性的识别出用户创新遇到的瓶颈，果断对成本较高的用户创新知识交互提供强有力的政策支持与保障，发挥激励政策制定的有效性，形成良好的政策引导局面。(2)企业在创新方面应该注重与用户之间的知识交互，构建相应的知识交流平台，提供良好的知识交互环境，并注重对用户知识产权的保护，降低用户创新知识交互的成本，主动摒弃机会主义行为，在用户创新收益分配方面要注重对用户的激励，激发广大用户的创新潜力，才能更好地发掘和满足用户需求。(3)对于用户而言，个性化需求应该勇于向企业反馈，避免主动性的知识隐藏，注重自身知识产权的保护，形成与企业知识交流、互动的良好关系，提供基于产品和服务创新的新思考、新发现，发挥用户在用户创新中的主体地位，与企业进行密切的知识交互，为企业创新提供有益借鉴。

研究的不足之处在于用户创新知识交互程度难以量化，只考虑了政府、企业和用户的行为的选择机制，并没有深入分析用户创新知识交互影响因素，在今后的研究中，选取实际企业进行分析，并对相关影响因素进行研究，剖析其内在影响机理。