本文是一篇工商管理论文，本文认为迭代速度较快是数字平台中产品迭代创新的普遍现象，而每次迭代的程度如何，则需要更深层次的考虑。所以本文探索了游戏产品迭代新颖度和迭代优化度对产品绩效的影响，同时验证了网络口碑在其中的中介作用，并探索了产品市场竞争的情境作用。
第一章绪论
1.1研究背景及意义
1.1.1研究背景
平台市场是指可供两组及以上的交易主体进行交易或互动的中介。例如，商场、集市等均为传统的平台市场。伴随信息技术的与日俱进，大数据时代的到来已成事实，以数据为基础的技术正在改变人类的未来。大数据、云计算、物联网等技术的实践落地，能够为传统产业带来各种数据化的革新，同时给予社会生产以及大众生活诸多便利。对于平台市场而言，数字技术和智能终端的应用和普及打破了其物理空间和时间限制，数字平台市场发展迅速。游戏平台（Steam、Wegame等）、移动应用平台（APP Store、华为应用市场等）、众筹平台（Kickstarter、京东众筹等）、社交平台（Facebook、小红书等）等数字平台市场已经成为企业开展创新活动的重要场所。
数字平台市场在快速发展的同时，也为数字平台生态系统中的各类主体带来利好。以全球闻名的大型数字游戏平台Steam（蒸汽）为例：首先，就Steam平台本身而言，2023年1月，该平台同时在线的用户人数达3300万，较2022年同比增长10%。2021年该平台的全球日活人数达到6900万人，月活人数则为1.32亿人。其次，就Steam中的游戏产品而言，根据截至2023年3月13日的统计数据，2023年该平台已发行游戏2617款，2022年则累计上线发行12885款，较2021年同比增长11.89%。再者，就Steam中的用户而言，2022年该平台有日均8.3万人次新顾客进行首次消费，平台内用户下载数据的总量为44.7EB，相当于全球80亿人口每人下载5.5GB的游戏数据；2021年该平台每月新增用户达3120万人，且玩家的游戏时间比2020年增加了21%，玩家在平台内的消费则同比上涨27%；目前Steam在中国的用户数量已经超过3000万。最后，就Steam中的开发者而言，以日本知名游戏开发商卡普空为例，该公司截至2022年3月的前一财年，在Steam上的销售额约为1.26亿美元，占其总销售额的15.6%；此外，开发者中涵盖了大量的中小企业，截至2022年2月，Steam中有4万余名游戏开发者，其中75%的开发者仅在平台内发布了1款游戏。
1.2研究内容与框架
第一章，绪论部分。首先，从现实角度分析游戏产品迭代创新的重要性和必要性。其次，从理论出发，回顾现有文献，经回顾发现当前缺少对游戏迭代创新的研究。此外，不同程度的迭代创新对产品绩效的影响存在差异，故本文提出探讨游戏产品迭代新颖度与迭代优化度对产品绩效的影响，检验了网络口碑的中介机制，并从产品市场竞争的角度考察情境机制。之后，对本研究的内容、意义和创新点进行总结。
第二章，文献综述部分。首先，本研究对研究理论框架中依据的创新扩散理论和资源基础理论进行理论回顾。其次回顾了迭代创新对产品绩效的相关研究。随后对网络口碑和产品市场竞争相关研究进行回溯。最后对文献部分进行评述，分析和探讨当前相关研究的不足以及空缺，提出本研究的重要性和必要性。
第三章，研究设计部分。首先，根据前文的理论依据和文献综述，在本章节提出了本文的研究框架和研究假设。首先，从迭代新颖度和迭代优化度两方面探究了迭代创新与产品绩效的线性关系。其次，分析网络口碑在迭代创新对产品绩效影响中发挥的中介作用。再次，分析阐述不同强度的产品市场竞争情境下，迭代创新对产品绩效的影响所发生的变化。随后对本研究数据收集和获取过程以及样本选择进行全面阐释，厘清选择Steam平台的缘由和本研究数据筛选和处理的科学性。接着，对研究里出现的各变量进行具体定义以及测量。最后，通过模型检验，判断本研究的面板数据应采用的较为科学的回归模型，并阐释数理模型的构建思路。
第四章，实证分析部分。首先，对所有数据进行描述性统计分析，初步查看数据的大致情况。接着，对所有变量进行相关性分析，对各个变量之间的相关程度进行初步探索，与此同时进行共线性分析。随后，对第三章提出的直接效应、中介效应和调节效应进行检验。主效应结果表明，游戏产品迭代新颖度和迭代优化度均有利于提高产品绩效。中介效应结果显示，网络口碑在迭代创新与产品绩效的正向关系中起中介作用。调节效应结果显示，产品竞争强度越大，会增强产品迭代新颖度和迭代优化度对产品绩效的促进作用。最后，通过子样本和子时间的回归，验证本研究结果具有稳健性。
第五章，结论与展望部分。首先，针对第四章的实证结果，对研究结论进行整理和汇报。随后，阐述上文研究结论在理论层面的贡献和实践层面的启示。最后，反思本研究仍存在的问题并总结相应的研究局限，针对研究局限提出未来研究的展望和方向。
第二章文献综述
2.1理论基础
2.1.1创新扩散理论创新扩散理论
从认知层面合理解释了为何用户会使用一项创新，为本文厘清迭代创新到产品绩效的影响路径提供合理支撑。
早期阶段，1960年莱恩伯格（H.Lionberger）在《观念与技术的传播》一书中提到消费者选择使用一项创新即为创新采用，但后期是否必然使用则存在不确定性。而后，Rogers[1]则认为创新采用即决定是否一直、全盘使用某项创新。创新对于创新的采用者而言是一种新的理念，它也可以是新思维、新产品、新服务或新进程。综合而言，创新扩散理论认为受众在得知某项创新后，首先会去了解该创新，从而产生对该创新的主观态度，进而做出是否采用的决定，而后再考虑是否重复使用的问题。因此，该理论指出创新决策可分为认识、说服、决策、实施和确认五个阶段[1]。
此外，创新扩散理论认为人们在创新扩散和采用的过程中受到主观和外界因素影响：在主观方面，每个人对创新的接纳程度因人而异，接纳程度高的人往往更容易接受创新扩散并进行采用。在外界方面，他人影响力，即人们对创新的采用会受到他人对该创新的评价、体验等影响；其中，创新的自有特征是人们决定是否采用的决定性因素。
Bauer[2]指出认知风险对创新有影响。通过多年研究，Rogers[1]认同Bauer对认知风险的重视，同时认为创新的性质是创新采用的决定性因素，并提出创新扩散的五个影响因素：即相对优势，相容性，复杂性，可观察性，可试性。
相对优势（Relative Advantage）。即该创新被用户使用，用户感受到创新赋予其的优势程度。这种优势主要以经济收益[1,3]、社会声誉、便捷性和满意度等为表现形式。除了罗杰斯，其他学者也证实了相对优势对创新采用的影响。Tornatzky和Klein[4]对创新的被采用原因进行了实证研究，结果表明相对优势显著影响个体对创新采用情况。而后，Taylor和Todd[5]以创新科技为客体研究创新采用，结果表明当人们认识和感知到该创新产品相对于他们之前用过的产品存在相对优势时，对该创新产品采用的可能性更高。需要强调的是，这种优势与产品自身特质无关，而是人们所感受到采用该创新所被赋予的优势，以及这种优势的大小和程度。消费者感受到的相对优势与创新采用的速度正相关，产品或服务的相对优势越大，被采用的速度越快。
2.2迭代创新相关研究
2.2.1迭代创新的概念
1912年熊彼特在《Theory of Economic Development》一书中首次提出创新是经济发展之根本动力，此后创新便逐渐成为经济学和管理学研究中的常见词汇。Schumpeter[18]认为“创新”即生产要素于生产过程中的新组合，包含生产新产品、选取新方法、选择原料新来源、涉足新市场以及建立新组织。此后，不同领域的学者对熊彼特的创新理论进行了发展和延伸。例如，Utterback和Abernathy[19]则认为企业应从总体上把握创新才能促进企业可持续发展，其研究利用产品的生命周期动态分析创新行为，研究了某一个产品的其中一次根本性创新的全流程和产品创新以及过程创新有何关系，并认为创新是组织内新的理念、流程、产品的生成和传播，是企业市场竞争能力和成果的重要体现。Nelson和Winter[20]考虑到了环境变化对企业创新的影响，认为创新并非孤立存在，而与创新主体的知识情况以及创新环境密切相关，因此创新成果只会在与环境相契合的情况下得以实现。Chesbrough[21]的开放式创新理论则具体指组织在进行技术创新时可同时利用组织内部以及外部的资源实施创新。当然，创新也不只是单维度的变化，它是对新主张进行开发和利用并获得成果，创新类目有产品或服务创新、过程创新、技术创新、管理创新[22]。
迭代这一词汇起源于数学领域中的迭代计算，最初指的是从初始估计值出发，找寻一系列近似的解，破解题目的求解区间，最终实现复杂问题的解决。随着经济不断发展，市场竞争环境的变化不断产生机会和威胁，消费者需求也在发生快速变化，许多企业参考生物进化自适应的方法实施创新行为。美国硅谷著名企业家埃里克·莱斯（Eric Ries）最早在企业实践中把迭代思路与创新相结合，参考迭代算术的计算过程，从开发一个最小化的可行产品（MVP）出发，在远未将产品完善之前便将产品推向受众，而后持续获取用户反馈，并据此不断修改产品，接连推出新版本，直至产品远高于传统标准，最后达到创新和超越[23]。值得注意的是，迭代是一个不断反复并且持续接近终极目标的进程。
第三章研究设计··························24
3.1研究假设·····························24
3.1.1迭代创新与产品绩效的关系·····················24
3.1.2网络口碑的
