基于GRA的R＆D聯(lián)盟知識整合影響因素研究

孫曉宇，陳 偉

(1.哈爾濱工程大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，哈爾濱 150001;2.哈爾濱理工大學(xué) 管理學(xué)院，哈爾濱 150080)

基于GRA的R＆D聯(lián)盟知識整合影響因素研究

孫曉宇1，2，陳 偉1

(1.哈爾濱工程大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，哈爾濱 150001;2.哈爾濱理工大學(xué) 管理學(xué)院，哈爾濱 150080)

知識是R＆D聯(lián)盟創(chuàng)新的核心資源，是提升聯(lián)盟競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵要素。R＆D聯(lián)盟知識整合包括知識契合以及個人與組織、顯性與隱性、新知識與原有知識、內(nèi)部與外部的知識融合。其中，整合動機、技能水平、整合平臺、網(wǎng)絡(luò)關(guān)系、產(chǎn)權(quán)意識是影響聯(lián)盟知識整合效果的主要因素。從聯(lián)盟發(fā)展演化的視角，運用灰色關(guān)聯(lián)分析(GRA)方法研究聯(lián)盟知識整合影響因素的作用效果及其內(nèi)在關(guān)系，明確聯(lián)盟知識整合的重點環(huán)節(jié)，對優(yōu)化R＆D聯(lián)盟知識體系，推動聯(lián)盟發(fā)展中知識整合功能的全程嵌入，提高聯(lián)盟創(chuàng)新績效具有重要現(xiàn)實意義。

R＆D聯(lián)盟;知識整合;灰色關(guān)聯(lián)分析(GRA);聯(lián)盟創(chuàng)新績效

隨著市場競爭不斷加劇和資源稀缺性日益嚴(yán)重，企業(yè)創(chuàng)新風(fēng)險和創(chuàng)新成本大幅增加，協(xié)同創(chuàng)新成為多數(shù)企業(yè)適者生存的戰(zhàn)略選擇，而戰(zhàn)略聯(lián)盟也作為一種新型組織模式應(yīng)運而生［1］。R＆D聯(lián)盟是戰(zhàn)略聯(lián)盟的一種，指兩個或兩個以上的企業(yè)和有關(guān)機構(gòu)(如高?；蚩蒲性核?基于產(chǎn)業(yè)共性技術(shù)聯(lián)合研發(fā)目標(biāo)而結(jié)成的戰(zhàn)略聯(lián)盟，它是以合作創(chuàng)新為目的、以契約為紐帶而結(jié)成的一種資源集成、優(yōu)勢互補、利益共享、風(fēng)險共擔(dān)的網(wǎng)絡(luò)組織形式［2］。聯(lián)盟主要競爭優(yōu)勢在于創(chuàng)新資源整合，而知識作為核心資源，成為R＆D聯(lián)盟獲取、保持和提升競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵要素［3］。

R＆D聯(lián)盟的劃分方式按照聯(lián)盟成員組合方式，可分為基于項目的R＆D聯(lián)盟、基于共建實體的R＆D聯(lián)盟、基于技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的 R＆D聯(lián)盟等類型［4］。本文主要以項目型R＆D聯(lián)盟為例，從聯(lián)盟發(fā)展演化階段的視角研究聯(lián)盟知識整合的影響因素，運用灰色關(guān)聯(lián)分析(GRA)方法對聯(lián)盟知識整合作用效果及其影響因素的內(nèi)在關(guān)系進(jìn)行探索，為有效識別各聯(lián)盟階段的知識整合關(guān)鍵要素，實現(xiàn)聯(lián)盟知識整合的動態(tài)管理，提高聯(lián)盟創(chuàng)新績效提供了思路借鑒和方法指導(dǎo)。

Grant(1996)明確提出了知識整合的概念，并認(rèn)為是整合的知識而非知識本身形成企業(yè)的核心能力［5］。Inkpen等(1996)認(rèn)為知識整合就是知識的聯(lián)結(jié)，即個人與組織間通過正式或非正式的關(guān)系促進(jìn)知識的分享與溝通，并使個人知識轉(zhuǎn)變?yōu)榻M織知識［6］;林向義等(2011)則從知識本體、知識更替、認(rèn)知論、系統(tǒng)論四個維度對集成創(chuàng)新中的知識整合進(jìn)行定義［7］。盡管學(xué)者們對知識整合的定義角度不同，反映內(nèi)容也有所區(qū)別，但為本文研究奠定了較好的理論基礎(chǔ)。借鑒上述研究成果，本文對R＆D聯(lián)盟知識整合進(jìn)行界定:是指在R＆D聯(lián)盟發(fā)展演化過程中，圍繞產(chǎn)業(yè)共性技術(shù)創(chuàng)新的戰(zhàn)略目標(biāo)，將不同來源、不同層次、不同類別的知識資源按照最優(yōu)原理進(jìn)行重新排列組合，通過知識轉(zhuǎn)化、吸收、融合、運用與創(chuàng)新，促生新知識、新技術(shù)、新產(chǎn)品等聯(lián)盟創(chuàng)新績效，形成動態(tài)匹配的知識體系，推動聯(lián)盟可持續(xù)發(fā)展的過程［8］。聯(lián)盟知識整合的內(nèi)容包括:知識契合、個人與組織知識融合、顯性與隱性知識融合、新知識與原有知識融合、內(nèi)部與外部知識融合。其中，知識契合具有一定綜合性，它要求R＆D聯(lián)盟的知識體系與聯(lián)盟使命耦合，組成以產(chǎn)業(yè)共性技術(shù)研發(fā)為核心的知識鏈與知識網(wǎng)，實現(xiàn)其對聯(lián)盟創(chuàng)新過程的零時滯響應(yīng);而其他四項是指不同層次、不同形態(tài)、不同來源知識的融合［9］。

一、R＆D聯(lián)盟知識整合的內(nèi)涵及影響因素

知識整合是一個動態(tài)過程，貫穿于R＆D聯(lián)盟創(chuàng)新與發(fā)展全過程，受個人、組織、制度、內(nèi)外部環(huán)境等多方面因素影響。Boer等(1999)研究了組織結(jié)構(gòu)方式與知識整合范圍、有效性和靈活性之間的關(guān)系，提出從系統(tǒng)化能力、協(xié)調(diào)能力和社會化能力三個維度衡量企業(yè)知識整合能力［10］;陳文春等(2009)研究了兩種關(guān)系原型(創(chuàng)業(yè)型社會關(guān)系和合作型社會關(guān)系)通過影響組織學(xué)習(xí)過程，進(jìn)而影響組織知識整合能力的形成機制［11］;張可軍(2011)從外因到內(nèi)因?qū)⒂绊憟F隊知識整合的過程因素依次歸納為渠道、氛圍、動機及能力［12］。本文認(rèn)為，整合動機、技能水平、整合平臺、網(wǎng)絡(luò)關(guān)系、產(chǎn)權(quán)意識是影響R＆D聯(lián)盟知識整合的重要因素。

第一，整合動機。根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)，知識整合的動機主要包括利他、互惠、聲譽等［13］，聯(lián)盟成員出于對聯(lián)盟戰(zhàn)略目標(biāo)的認(rèn)同，對自身知識地位、經(jīng)濟利益的追逐，以及受到聯(lián)盟創(chuàng)新氛圍、共享激勵機制、利益分配機制等因素的影響，而被激發(fā)實施聯(lián)盟知識整合活動。整合動機是R＆D聯(lián)盟知識整合的內(nèi)在驅(qū)動力。

第二，技能水平。技能水平是R＆D聯(lián)盟知識整合有效實施的基礎(chǔ)和關(guān)鍵，主要表現(xiàn)為聯(lián)盟成員對知識的理解、吸收、學(xué)習(xí)和創(chuàng)新能力，對整合手段、創(chuàng)新方法的運用水平等，它是聯(lián)盟及其成員既有相關(guān)知識存儲量、知識結(jié)構(gòu)、努力程度等因素的函數(shù)，低能約束、低跨專業(yè)能力以及較大的知識勢差，都將成為聯(lián)盟知識整合的主要障礙。

第三，整合平臺。隨著信息化技術(shù)不斷深入推廣，知識整合平臺成為聯(lián)盟知識整合不可或缺的有力工具。通過知識整合平臺，聯(lián)盟成員能夠獲取更多的知識來源，進(jìn)而從中去粗取精，并互相印證與激發(fā)思維;同時，聯(lián)盟成員之間可以利用知識整合平臺進(jìn)行知識溝通、仿真試驗、數(shù)據(jù)分析、理論推導(dǎo)等，借助智能化為知識整合創(chuàng)造有利條件，提升聯(lián)盟運行效率。

第四，網(wǎng)絡(luò)關(guān)系。R＆D聯(lián)盟創(chuàng)新依托于網(wǎng)絡(luò)型組織模式，能夠有效集聚企業(yè)、高校、科研院所等不同類型、不同距離主體的創(chuàng)新資源，具有響應(yīng)速度快、創(chuàng)新風(fēng)險低、資源利用率高等優(yōu)勢。網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的廣度與深度直接影響著聯(lián)盟知識整合范圍與質(zhì)量。

第五，產(chǎn)權(quán)意識。知識產(chǎn)權(quán)保護對于R＆D聯(lián)盟知識整合既是激勵也是約束。一方面，有效的知識產(chǎn)權(quán)保護能提高聯(lián)盟整體以及核心成員的知識地位與競爭優(yōu)勢，使得聯(lián)盟成員既有知識整合的積極性又有貢獻(xiàn)知識的自我實現(xiàn)需求;另一方面，知識產(chǎn)權(quán)保護無形中增加了知識獲取難度，這也可能對一般聯(lián)盟成員的知識整合構(gòu)成一定的障礙。

二、基于GRA的影響因素關(guān)系分析

在R＆D聯(lián)盟發(fā)展的不同階段，影響因素對知識整合的作用效果存在一個顯著變化過程，進(jìn)而對聯(lián)盟績效的影響也會出現(xiàn)上下波動;同時，就R＆D聯(lián)盟的特定階段而言，各影響因素對知識整合效果及聯(lián)盟績效也會產(chǎn)生不同程度的影響，每一階段都存在一個對知識整合效果影響最顯著的關(guān)鍵要素。因此，本文利用灰色關(guān)聯(lián)分析(GRA)方法從R＆D聯(lián)盟發(fā)展演變的視角，研究聯(lián)盟知識整合影響因素的作用效果及其內(nèi)在關(guān)系，為對聯(lián)盟實施動態(tài)管理提供客觀依據(jù)。

(一)方法選擇

由于R＆D聯(lián)盟發(fā)展演化階段的劃分具有明顯的模糊性，且聯(lián)盟知識整合的影響因素復(fù)雜，整合效果不易測度，可應(yīng)用灰色系統(tǒng)理論進(jìn)行研究?；疑P(guān)聯(lián)分析是根據(jù)數(shù)列曲線幾何形狀的相似程度來判斷其聯(lián)系是否緊密程度，曲線形狀越接近，相應(yīng)數(shù)列之間的關(guān)聯(lián)度就越大，反之就越小。因此，本文采用灰色關(guān)聯(lián)分析法尋求R＆D聯(lián)盟知識整合影響因素的作用關(guān)系與內(nèi)在聯(lián)系，找出影響知識整合的主要因素，從而掌握聯(lián)盟知識整合的切入點。其主要步驟如下:

第一步，選擇參考數(shù)列。比較數(shù)列為di={di(1)，di(2)，…，di(n)}，i=1，2，…，m，參考數(shù)列為 d0={d0(1)，d0(2)，…，d0(n)}。

第二步，指標(biāo)數(shù)據(jù)規(guī)范化處理。即將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為無量綱、同級、正向可加的數(shù)據(jù)。

第三步，計算灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)。將規(guī)范化后的數(shù)列 u0=(u01，u02，…，u0n)作為參考數(shù)列，ui={ui(1)，ui(2)，…，ui(n)}作為比較數(shù)列，灰關(guān)聯(lián)系數(shù)ξik的計算公式如下:

其中 i=1，2，…，m;k=1，2，…，n。ρ 是分辨系數(shù)，ρ∈［0，1］，一般取 ρ=0.5 為宜。

利用公式(1)計算關(guān)聯(lián)系數(shù)，得到關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣 E=(ξik)m×n(i=1，2，…，m;k=1，2，…，n)，式中，ξik表示第i個評價單元的第k個指標(biāo)與第k個參考指標(biāo)的關(guān)聯(lián)系數(shù)。

第四步，計算單層次關(guān)聯(lián)度?？紤]到各指標(biāo)的重要程度不同，關(guān)聯(lián)度計算方法采取加權(quán)關(guān)聯(lián)系數(shù)。應(yīng)用AHP法結(jié)合專家意見，得到某一層的各指標(biāo)相對于上層目標(biāo)的優(yōu)先權(quán)重為W=(w1，w2，…，wn)，式中，∑nk=1wk=1，n表示該層中的指標(biāo)個數(shù)。關(guān)聯(lián)度計算公式如下:

第五步，計算多層評價系統(tǒng)的最終關(guān)聯(lián)度。對一個由L層組成的多層評價系統(tǒng)，最終關(guān)聯(lián)度的計算方法如下:將第k層各指標(biāo)的關(guān)聯(lián)系數(shù)進(jìn)行合成，分別得到它們所屬的上一層即k－1層各指標(biāo)的關(guān)聯(lián)度;然后把這一層所得到的關(guān)聯(lián)度作為原始數(shù)據(jù)，繼續(xù)合成得到第k－2層各個指標(biāo)的關(guān)聯(lián)度，依次類推，直到求出最高層指標(biāo)的關(guān)聯(lián)度為止。

(二)指標(biāo)設(shè)計

以項目型R＆D聯(lián)盟為例，按照完成一次技術(shù)或產(chǎn)品創(chuàng)新活動所需經(jīng)歷的過程，將R＆D聯(lián)盟發(fā)展演化過程分為組建階段、運營階段、收益階段和調(diào)整階段。首先在每一階段設(shè)置相應(yīng)的標(biāo)志，然后在每一階段結(jié)束時考察并記錄知識整合效果以及各影響因素的狀態(tài)，各指標(biāo)設(shè)立相應(yīng)的評價標(biāo)準(zhǔn)和調(diào)查問卷，由聯(lián)盟研發(fā)人員、管理人員以及知識管理專家和方法專家等10人進(jìn)行打分，指標(biāo)值區(qū)間為［0，1］，各階段的權(quán)重根據(jù)AHP法確定，經(jīng)計算分別得到聯(lián)盟知識整合的指標(biāo)權(quán)重、影響因素值、整合效果值，如表1所示。

表1 某項目型R＆D 聯(lián)盟知識整合的影響因素與效果值

(三)灰色關(guān)聯(lián)分析

第一，作用效果分析。即評價各影響因素對聯(lián)盟知識整合效果的影響程度，以每個知識整合效果指標(biāo)為參考數(shù)列，以影響因素指標(biāo)為比較數(shù)列，計算灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)，本文中取ρ=0.5。例如，考察各因素對“知識契合”效果指標(biāo)的影響程度，依據(jù)公式(1)計算關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣:

根據(jù)專家咨詢結(jié)果并結(jié)合AHP法，得到權(quán)重向量為:

進(jìn)而計算各影響因素對“知識契合”效果指標(biāo)的灰色關(guān)聯(lián)度:

同理，可以得到各影響因素對聯(lián)盟知識整合效果其他指標(biāo)的灰色關(guān)聯(lián)度，并將各影響因素對不同知識整合效果指標(biāo)的影響程度進(jìn)行等權(quán)綜合，得到各影響因素對知識整合效果的綜合作用系數(shù)，如表2(見下頁)所示。

表2 影響因素對知識整合效果的作用系數(shù)

由此可見，在五個影響因素中，影響程度的大小順序為:整合平臺＞網(wǎng)絡(luò)關(guān)系＞技能水平＞整合動力＞產(chǎn)權(quán)意識，即整合平臺是對R＆D聯(lián)盟知識整合效果影響最大的因素，網(wǎng)絡(luò)關(guān)系和技能水平對知識整合效果也具有重要影響，而整合動力和產(chǎn)權(quán)意識對聯(lián)盟知識整合效果的影響相對較弱。其中，影響知識契合的最重要因素是整合動力，影響個組融合和顯隱融合的最重要因素是技能水平，影響新舊融合的最重要因素都是整合平臺，影響內(nèi)外融合的最重要因素是網(wǎng)絡(luò)關(guān)系。從單項因素對影響聯(lián)盟知識整合效果的視角考察，應(yīng)重視整合平臺的建設(shè)和完善，為R＆D聯(lián)盟知識整合提供前提條件;加強聯(lián)盟成員的知識積累和學(xué)習(xí)溝通能力的培訓(xùn)，促進(jìn)聯(lián)盟成員與聯(lián)盟系統(tǒng)知識的融合;同時注重培育聯(lián)盟成員關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的廣度與深度，促進(jìn)聯(lián)盟內(nèi)外知識的融合，提高聯(lián)盟知識整合的效率和效果。

第二，內(nèi)在關(guān)系分析。即測量聯(lián)盟知識整合各影響因素之間的相互作用關(guān)系。在計算各影響因素與其中某一影響因素的關(guān)系時，以該影響因素指標(biāo)值為參考數(shù)列，以各影響因素指標(biāo)值為比較數(shù)列。例如，考察各影響因素與“整合動力”的內(nèi)在關(guān)系，得到關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣:

將關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣與權(quán)重綜合，得到各影響因素與“整合動力”指標(biāo)的灰色關(guān)聯(lián)度:

同理，可得到聯(lián)盟知識整合各影響因素對其他影響因素的灰色關(guān)聯(lián)度，如表3所示。

表3 聯(lián)盟知識整合影響因素的內(nèi)在關(guān)聯(lián)系數(shù)

從上表可以看出，聯(lián)盟網(wǎng)絡(luò)關(guān)系、整合平臺與技能水平之間存在著較強的關(guān)聯(lián)關(guān)系，即網(wǎng)絡(luò)關(guān)系和整合平臺的強弱對聯(lián)盟知識整合技能水平具有重要影響，而技能水平對聯(lián)盟網(wǎng)絡(luò)關(guān)系和整合平臺的反作用也較大，同時，網(wǎng)絡(luò)關(guān)系與整合平臺之間也具有較強的相互影響關(guān)系。另外，整合平臺與產(chǎn)權(quán)意識之間也存在一定的相互影響關(guān)系。而整合動力與其他影響因素之間的內(nèi)在關(guān)系則相對較弱，即整合動力這一影響因素獨立性較強。從各影響因素的聯(lián)動關(guān)系考察，應(yīng)充分重視聯(lián)盟網(wǎng)絡(luò)關(guān)系對其他知識整合影響因素的帶動作用，尤其是利用聯(lián)盟網(wǎng)絡(luò)關(guān)系、整合平臺和技能水平之間的聯(lián)動關(guān)系，同時強化聯(lián)盟成員的知識整合動力，全面提升聯(lián)盟知識整合效果，充分發(fā)揮聯(lián)盟知識創(chuàng)新功能，提高R＆D聯(lián)盟績效。

結(jié) 論

在R＆D聯(lián)盟發(fā)展演化過程中，整合動機、技能水平、整合平臺、網(wǎng)絡(luò)關(guān)系、產(chǎn)權(quán)意識等因素不同程度地影響著聯(lián)盟個人與組織知識、顯性與隱性知識、原有與新知識、內(nèi)部與外部知識的融合效果，以及聯(lián)盟知識體系對產(chǎn)業(yè)共性技術(shù)創(chuàng)新目標(biāo)的契合效果和響應(yīng)速度。因此，明確聯(lián)盟發(fā)展各階段知識整合的重點和關(guān)鍵，找出主要影響因素并提出整合方案，有利于推動R＆D聯(lián)盟創(chuàng)新與發(fā)展過程的動態(tài)化、科學(xué)化、智能化管理，為優(yōu)化聯(lián)盟知識結(jié)構(gòu)，完善聯(lián)盟知識體系，提高聯(lián)盟創(chuàng)新績效和綜合優(yōu)勢提供方法指導(dǎo)。

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［責(zé)任編輯:盛 今］

Research on the Influencing Factors of R＆D Alliance Knowledge Integration Based on Grey Relational Analysis

SUN Xiao-yu1，2，CHEN Wei1
(1.School of Economics and Management，Harbin 150001，China;2.School of Management，Harbin University of Science and Technology，Harbin 150080，China)

Knowledge is not only the core resource of R＆D alliance innovation，but also the essential factor of promoting the alliance competitive advantage.The connotation of R＆D alliance knowledge integration is defined，and the primary influencing factors of alliance knowledge integration effect are put forward:integration motive，integration skill level，integration platform，network relation，intellectual property awareness.From the perspective of alliance development and evolution，the function effect and internal relation of influencing factors of alliance knowledge integration are explored using grey relational analysis(GRA)，then the important links of alliance knowledge integration are made clear.This paper has practical significance for optimizing the knowledge system of R＆D alliance，promoting knowledge integration function embedded in the alliance development process，and improving alliance innovation performance.

R＆D alliance;knowledge integration;influencing factor;grey relational analysis(GRA)

G302

A

1009－1971(2012)05－0111－05

2012－06－03

國家自然科學(xué)基金項目(71173062);國家軟科學(xué)計劃項目(2010GXS5D198);黑龍江省自然科學(xué)基金項目(G201016)

孫曉宇(1977—)，男，黑龍江哈爾濱人，副教授，博士，從事管理科學(xué)與工程研究;陳偉(1957—)，男，黑龍江哈爾濱人，教授，博士生導(dǎo)師，從事創(chuàng)新管理研究。