人員流動對組織間隱性知識共享影響研究

張生太, 朱宏淼

(北京郵電大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院, 北京 100876)

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人員流動對組織間隱性知識共享影響研究

張生太, 朱宏淼*

(北京郵電大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院, 北京 100876)

促進(jìn)組織間隱性知識共享是一個企業(yè)取得成功的關(guān)鍵.隱性知識和人與人之間傳染病的傳播途徑非常相似,主要是通過人與人之間的直接接觸進(jìn)行傳播的.文章受傳染病動力學(xué)建模思想的啟發(fā),針對有人員相互流動的兩個組織,并考慮員工的引入和離職,構(gòu)建了兩組織間的隱性知識傳播動力學(xué)模型,給出區(qū)分實現(xiàn)組織間隱性知識共享與否的閾值,并對模型進(jìn)行數(shù)值仿真以驗證所得理論結(jié)果的正確性.從理論性定量研究的角度說明,在兩組織間適當(dāng)進(jìn)行人員流動能有效促進(jìn)組織間隱性知識共享,而如果人員流動不合理則會起到抑制作用.

人員流動; 組織間; 隱性知識共享; 閾值; 傳播動力學(xué)模型

0　引　言

以知識資源為基礎(chǔ)的企業(yè)理論認(rèn)為,伴隨著知識經(jīng)濟(jì)時代的到來和市場競爭的加劇,知識作為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ),已成為企業(yè)創(chuàng)造持續(xù)競爭優(yōu)勢的重要資源[1,2].組織內(nèi)的個人知識須通過傳播才能外化并產(chǎn)生效應(yīng),通過共享才能使所有需要的成員個體及時獲得并有效執(zhí)行工作,因而促進(jìn)組織知識共享是企業(yè)取得成功的根本途徑[3].知識共享是一類復(fù)雜的社會互動活動,一般分為顯性知識共享與隱性知識共享[4].隱性知識是人腦中支配人行為的核心資源,是顯性知識的基礎(chǔ),在人類的知識系統(tǒng)中具有重要地位[5].有效促進(jìn)成員之間隱性知識共享能夠促進(jìn)組織的知識創(chuàng)新,提高組織的核心競爭力與持續(xù)發(fā)展能力,更是組織知識管理獲得成功的關(guān)鍵[6,7].近年來,隨著世界經(jīng)濟(jì)一體化步伐的加快,跨國產(chǎn)業(yè)全球化企業(yè)已有很多,越來越多的企業(yè)從事國際化經(jīng)營,很多企業(yè)都有子公司或代理機(jī)構(gòu)設(shè)立在不同的地區(qū),會同時產(chǎn)生多個隱性知識的擁有者和需求者.此時,如果知識及一些經(jīng)驗教訓(xùn)不能及時被共享會造成重復(fù)開發(fā)的浪費與重蹈覆轍的損失成本[8].由于隱性知識具有默會性,高度個性化,難以正式化等本質(zhì)屬性,并具有接觸性傳播,需要豐富的溝通媒介等傳播特征,因此,即使是在今天這個通信發(fā)達(dá)的網(wǎng)絡(luò)時代,面對面接觸交流仍然是人與人之間傳播隱性知識的主要方式[9].企業(yè)中各分組織間隱性知識共享大多借助隱性知識所有者在各分組織間相互流動來實現(xiàn)[10].那么,如何控制人員流動才能有效促進(jìn)組織間隱性知識共享就成為知識管理領(lǐng)域值得深入研究的議題.

關(guān)于組織知識共享的研究已有很多,Nonaka等[11]最早提出了知識管理領(lǐng)域中的一個基本觀念——知識是可以被傳播與共享的,其對組織知識管理的研究發(fā)展具有決定性意義.近年來,常亞平等[12]基于組織行為理論,提出了某一研究生團(tuán)隊內(nèi)部知識共享及其相關(guān)因素的概念模型,通過實證研究發(fā)現(xiàn),影響研究生團(tuán)隊成員在組織內(nèi)進(jìn)行隱性知識共享的可控因素主要存在于組織和個體層面.王文平和張兵[13]采用多主體建模與仿真方法,研究了動態(tài)關(guān)系強(qiáng)度對知識流動的影響,分析了產(chǎn)生這種涌現(xiàn)特性的機(jī)理,指出網(wǎng)絡(luò)關(guān)系強(qiáng)度分布的指數(shù)衰減．Hau等[14]將知識細(xì)分為隱性與顯性,通過實證研究指出,組織激勵對隱性知識共享會產(chǎn)生負(fù)面影響,但對顯性知識共享有促進(jìn)作用.Yang[15]通過實證研究發(fā)現(xiàn),擁有很好的協(xié)作文化對組織隱性知識共享有促進(jìn)作用.總體而言,大多數(shù)相關(guān)研究主要集中在實證性研究層面,多是局部的現(xiàn)象分析,對已有現(xiàn)象進(jìn)行歸納,總結(jié)來預(yù)測未來現(xiàn)象,也有一些從理論分析層面探討這一問題,但主要是在還原論思想的指導(dǎo)下進(jìn)行的,推導(dǎo)出了一些有意義的結(jié)論,但有關(guān)的定量研究相對稀缺,即忽略了數(shù)量化知識管理的重要性,更鮮有研究基于動力學(xué)方法深入剖析人員流動對組織間隱性知識共享的作用機(jī)理.雖然隱性知識與傳染病具有本質(zhì)的不同,但隱性知識與人們之間傳染病的傳播途徑卻非常相似[16-18].首先,他們都是可以通過人與人之間的接觸進(jìn)行傳播:對傳染病,染病者通過接觸將病毒(或細(xì)菌)傳播給其他人,如果這些人免疫力足夠低,就會被傳染.對于隱性知識傳播,知識所有者可以通過接觸交流將隱性知識傳播給他人.其次,知識具有易遺忘性.無知識者可以通過與他人交流互動學(xué)習(xí)知識而成為知識所有者.同樣, 知識所有者在一段時間后可能會忘記知識而成為無知識者,并且可以通過與他人交流再次學(xué)習(xí)知識.這一過程與某些傳染病的傳播過程中染病者與易感者之間的相互轉(zhuǎn)化類似(如流感),易感者被染病者傳染而成為染病者,染病者恢復(fù)后不具有免疫力,從感染者類移出直接變?yōu)橐赘姓?

基于上述背景,本文受傳染病動力學(xué)SIS傳播模型[19]建模思想的啟發(fā),創(chuàng)造性地利用動力學(xué)方法,針對有人員相互流動的兩個組織,構(gòu)建了兩組織間的隱性知識傳播模型,并考慮了員工的引入和離職.利用該模型系統(tǒng)化、定量地研究了組織間隱性知識的傳播規(guī)律,給出區(qū)分實現(xiàn)組織間隱性知識共享與否的閾值,并對模型做數(shù)值仿真以驗證所得理論結(jié)果的正確性.從理論性定量研究的角度說明,人員流動對組織間隱性知識共享產(chǎn)生的重要影響,為實踐中如何控制人員流動才能有效促進(jìn)組織間隱性知識共享提供一些理論基礎(chǔ)和數(shù)量依據(jù),以提升企業(yè)競爭力.

1　方法和模型

1.1隱性知識共享過程分析

為建立適當(dāng)?shù)哪Ｐ?先來分析組織間隱性知識共享的過程.隱性知識的傳播與共享一般是通過知識所有者與無知識者的接觸交流進(jìn)行.設(shè)單位時間內(nèi),平均一個知識所有者接觸的其他員工的人數(shù)為接觸率,它通常依賴于組織的總員工數(shù)N,記作U(N).如果被接觸的員工是無知識者,那么知識所有者就可能將知識傳播給無知識者.設(shè)每次接觸時發(fā)生傳播的概率為β0,可以把賦有傳播概率β0的接觸稱為有效接觸,接觸率稱為有效接觸率,即β0U(N).有效接觸率反映了知識所有者的隱性知識傳播意愿,組織環(huán)境條件,隱性知識的外化程度及無知識者的接受能力等因素.組織中,無知識者人數(shù)S在總?cè)藬?shù)N中所占的比例為S/N.因此,每一知識所有者平均對無知識者的有效接觸率為β0U(N)S/N.從而,t時刻在單位時間內(nèi)組織中全體知識所有者將知識傳播給其他員工的人數(shù)(新產(chǎn)生的知識所有者的數(shù)量)為T(t)β0U(N)S/N.接觸率會隨著組織內(nèi)員工總數(shù)的增多而增大,因此,可以假定接觸率與組織中員工總數(shù)N成正比,即U(N)=kN.那么,t時刻的有效接觸率為β0kN=βN,其中β=β0k可以稱為知識傳播率系數(shù).因此,t時刻在單位時間內(nèi)所產(chǎn)生的知識所有者的數(shù)量為βN(t)T(t)S(t)/N(t)=βS(t)T(t).

1.2模型

(1)

可得

當(dāng)R0<1時,無知識者平衡點P0是局部漸近穩(wěn)定的.這說明隱性知識在兩組織中逐漸流失;當(dāng)R0>1時,無知識者平衡點P0是不穩(wěn)定的.即這一隱性知識在兩組織中傳播開來,進(jìn)而實現(xiàn)組織間隱性知識共享.因此R0=1是區(qū)分實現(xiàn)組織間隱性知識共享與否的閾值.R0=1作為閾值,其實際涵義是十分清晰的:R0<1,即在某一隱性知識傳播初期,平均一個隱性知識所有者在遺忘知識所需要的平均時間段內(nèi),能夠?qū)㈦[性知識傳播給其他人的最大人數(shù)小于1,那么隱性知識自然在兩組織中逐步流失;反之,若R0>1,隱性知識會始終在兩組織中存在,進(jìn)而逐漸實現(xiàn)組織間隱性知識共享.在傳染病動力學(xué)中,閾值也被稱為基本再生數(shù)[19].

(2)

(3)

1.3人員流動的影響及其管理學(xué)意義

綜上,可以看出適當(dāng)進(jìn)行人員流動可以有效促進(jìn)組織間隱性知識共享,而如果人員流動不合理則會對組織間隱性知識共享起到抑制作用.

2　數(shù)值仿真

2.1參數(shù)準(zhǔn)備與仿真

2.2參數(shù)的敏感性分析

為進(jìn)一步說明兩組織間人員流動對組織間隱性知識共享的影響,本節(jié)對閾值R0與參數(shù)σ1,σ2之間的關(guān)系進(jìn)行敏感性分析,如圖3所示.可以看出,閾值R0隨著參數(shù)σ1,σ2的增大而逐漸增大,但是,參數(shù)σ2取值的變化對閾值R0的取值影響更大.這說明,將有知識員工移入總?cè)藬?shù)較多的分組織中,更有助于促進(jìn)隱性知識在兩組織中傳播,進(jìn)而實現(xiàn)組織間隱性知識共享.圖3中,除參數(shù)σ1,σ2外,各參數(shù)取值與圖1中取值相同.經(jīng)驗證,各參數(shù)取值在合理范圍內(nèi)任意變化,不影響本章研究結(jié)論,即本研究結(jié)論具有普遍性.

圖1　知識所有者總數(shù)隨時間變化圖

圖2　知識所有者總數(shù)隨時間變化圖

圖3　閾值R0與參數(shù)σ1,σ2的關(guān)系圖

3　結(jié)束語

本研究的理論貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在:1)受傳染病動力學(xué)SIS傳播模型建模思想的啟發(fā),考慮了員工的引入與離職,建立了兩組織間的隱性知識傳播模型,通過對所建立的均勻混合動力學(xué)模型進(jìn)行性態(tài)分析和MATLAB仿真揭示了組織間隱性知識共享的規(guī)律.2)給出區(qū)分實現(xiàn)組織間隱性知識共享與否的閾值.這說明,實現(xiàn)組織間隱性知識共享并不是一個漸進(jìn)的過程,少數(shù)成員個體獲得了知識不能使知識在兩分組織中成員個體之間傳播,但當(dāng)獲得知識的成員個體數(shù)量達(dá)到某一臨界值時,知識就會在兩組織中傳播,進(jìn)而實現(xiàn)組織間隱性知識共享.3)從理論性定量研究的角度分析得出:管理者可以根據(jù)所得的閾值,按一定比例適當(dāng)促進(jìn)組織間人員流動,以確保兩組織中同時擁有足夠多的隱性知識所有者,可以有效促進(jìn)組織間隱性知識的傳播.還應(yīng)注意,如果人員流動不合理(即組織間人員流動過多或過少)則會對隱性知識共享起到抑制作用.這一結(jié)論為組織數(shù)量化與系統(tǒng)化知識管理提供了一些必要的理論基礎(chǔ)和數(shù)量依據(jù).本研究的應(yīng)用價值主要體現(xiàn)在:1)閾值的得出可以為管理者以最低投資成本,在最短時間內(nèi)實現(xiàn)組織間隱性知識共享提供一個可靠的數(shù)量依據(jù).2)利用數(shù)學(xué)建模與MATLAB仿真相結(jié)合的方法研究組織間隱性知識共享，可以更清晰地描述出組織間隱性知識共享的過程,能使管理者了解這一過程的一些全局性態(tài),所得結(jié)論為管理者建立知識共享理論,制定知識共享決策提供了重要依據(jù).

囿于時間等因素的限制,本研究也存在一定的局限性:1)本文構(gòu)建的動力學(xué)模型的參數(shù)具有確定性,這是由于這類模型相對比較容易研究,而且在一定程度上也能近似地反映現(xiàn)象.為了能更好地貼近現(xiàn)實,在今后的研究中要考慮一些不可避免地隨機(jī)因素去建立隨機(jī)模型.2)本文建立的均勻混合隱性知識傳播模型的特點是將兩組織中的成員群體看成是均勻混合的,其實質(zhì)是建立在規(guī)則或隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)上,即假設(shè)所有個體接觸是等可能的,忽略了個體之間的接觸過程,個體行為的影響,隱性知識傳播過程空間的影響,群體的混合模式的影響等.事實上,組織中成員個體的接觸過程,不可能是均勻碰撞的過程,不同的人,單位時間接觸的人數(shù)可能有很大不同[18].因此,需要在今后的研究工作中對這一假設(shè)進(jìn)一步改進(jìn)和完善.

[1]Wang S, Noe R A. Knowledge sharing: A review and directions for future research[J]. Human Resource Management Review, 2010, 20(2): 115-131.

[2]Zhu H M, Zhang S T, Lang Y J. Simulation study on the effect of employee mobility on the spreading of tacit knowledge among industrial enterprises based on the knowledge spreading model[J]. Journal of Digital Information Management, 2015, 13(6): 445-450.

[3]Abdul-Jalal H, Toulson P, Tweed D. Knowledge sharing success for sustaining organizational competitive advantage[J]. Procedia Economics and Finance, 2013, 7: 150-157.

[4]Yang H L, Wu T C T. Knowledge sharing in an organization[J]. Technological Forecasting and Social Change, 2008, 75(8): 1128-1156.

[5]Reber A S. Implicit learning and tacit knowledge[J]. Journal of experimental psychology: General, 1989, 118(3): 219.

[6]Zhou K Z, Li C B. How knowledge affects radical innovation: Knowledge base, market knowledge acquisition, and internal knowledge sharing[J]. Strategic Management Journal, 2012, 33(9): 1090-1102.

[7]Hong-Miao Zhu, Zhang S T, Zhang Y Y, et al. Tacit knowledge spreading based on knowledge spreading model on networks with consideration of intention mechanism[J]. Journal of Digital Information Management, 2015, 13(4): 293-295.

[8]Wang Z, Wang N. Knowledge sharing, innovation and firm performance[J]. Expert Systems with Applications, 2012, 39(10): 8899-8908.

[9]Reychav I, Weisberg J. Bridging intention and behavior of knowledge sharing[J]. Journal of Knowledge Management, 2010, 14(2): 285-300.

[10]盧兵, 岳亮, 廖貅武. 組織間隱性知識轉(zhuǎn)移的微分動力學(xué)模型[J]. 系統(tǒng)工程, 2005, 23(11): 44-48.

Lu Bing, Yue Liang, Liao Xiuwu. A differential dynamic model on tacit knowledge transfer between organizations[J]. Systems Engineering, 2005, 23(11): 44-48. (in Chinese)

[11]Nonaka I, Von Krogh G. Perspective-tacit knowledge and knowledge conversion: Controversy and advancement in organizational knowledge creation theory[J]. Organization Science, 2009, 20(3): 635-652.

[12]常亞平, 覃伍, 閻俊. 研究生團(tuán)隊隱性知識共享機(jī)制研究[J]. 科研管理, 2010, (2): 86-93.

Chang Yaping, Qin Wu, Yan Jun. Study on the mechanism of tacit knowledge sharing in postgraduate Teams[J]. Science Research Management, 2010, (2): 86-93. (in Chinese)

[13]王文平, 張兵. 動態(tài)關(guān)系強(qiáng)度下知識網(wǎng)絡(luò)知識流動的涌現(xiàn)特性[J]. 管理科學(xué)學(xué)報, 2013, 16(2): 1-11.

Wang Wenping, Zhang Bing. Emergence characteristics of knowledge flow in knowledge networks under dynamic relationship strengths[J]. Journal of Management Sciences in China, 2013, 16(2): 1-11. (in Chinese)

[14]Hau Y S, Kim B, Lee H, et al. The effects of individual motivations and social capital on employees’tacit and explicit knowledge sharing intentions[J]. International Journal of Information Management, 2013, 33(2): 356-366.

[15]Yang J T. Knowledge sharing: Investigating appropriate leadership roles and collaborative culture[J]. Tourism Management, 2007, 28(2): 530-543.

[16]張生太, 段興民. 企業(yè)集團(tuán)的隱性知識傳播模型研究[J]. 系統(tǒng)工程, 2004, 22(4): 62-65.

Zhang Shengtai, Duan Xingmin. Modelling for tacit knowledge transfer in an enterprise group[J]. Systems Engineering, 2004, 22(4): 62-65. (in Chinese)

[17]張生太, 李濤, 段興民. 組織內(nèi)部隱性知識傳播模型研究[J]. 科研管理, 2004, 25(4): 28-32.

Zhang Shengtai, Li Tao, Duan Xingmin. Tacit knowledge transferred model research in an organization[J]. Science Research Management, 2004, 25(4): 28-32. (in Chinese)

[18]Zhu H M, Zhang S T, Jin Z. The effects of online social networks on tacit knowledge transmission[J]. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2016, 441: 192-198.

[19]朱宏淼, 靳禎. 兩個城市人口相互流動的流感模型研究[J]. 數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識, 2012, 42(6): 103-110.

Zhu Hongmiao, Jin Zhen. Research on the model on influenza spreading among two cities with population mobility[J]. Mathematics in Practice and Theory, 2012, 42(6): 103-110. (in Chinese)

[20]Panahi S, Watson J, Partridge H. Social media and tacit knowledge sharing: Developing a conceptual model[J]. World academy of Science, Engineering and Technology, 2012, (64): 1095-1102.

[21]Driessche P, Watmough J. Reproduction numbers and sub-threshold endemic equilibria for compartmental models of disease transmission[J]. Mathematical Biosciences, 2002, 180(1): 29-48.

[22]Gladwell M. The Tipping Point: How Little Things can Make a Big Difference[M]. Hachette Digital, Inc., 2006.

[23]Cowan N, Morey C, Chen Z. The legend of the magical number seven[J]. Tall Tales about the Brain: Things We Think We Know about the Mind, but isn’t so, ed. S. Della Sala, 2007: 45-59.

The effect of employee mobility on tacit knowledge sharing among organizations

ZHANGSheng-tai,ZHUHong-miao*

School of Economics and Management, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China

Encouraging employees to share tacit knowledge among organizations is critical to a firm’s success. Tacit knowledge propagates through direct contact among individuals. This process exhibits characteristics that are similar to those of spreading epidemic between individuals. The paper constructs a dynamics model of tacit knowledge transmission to describe the tacit knowledge spreading in two organizations with employee mobility applying the modeling thought of the infectious diseases transmission dynamic method. The paper also considers the introduction and departure of employees. A threshold that governs whether tacit knowledge can be shared among organizations exists. Numerical simulations are presented to support the aforementioned theoretical results. The paper confirms, from both theoretical and quantitative perspective, that encouraging employee mobility appropriately can effectively promote tacit knowledge sharing among employees between two organizations. Further, if employee mobility is unreasonable, it will play an inhibiting effect.

employee mobility; among organizations; tacit knowledge sharing; threshold; transmission dynamics model

2013-10-19；

2016-03-06.

國家自然科學(xué)基金資助項目(71571022； 70871072).

朱宏淼(1987—)， 男， 內(nèi)蒙古通遼人， 博士生. Email: hmzhu87@sina.cn

F270

A

1007-9807(2016)07-0078-07