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    基于公平感知動態(tài)演化的知識轉移SD模型及仿真分析

    2019-09-10 07:22:44董仲慧
    技術與創(chuàng)新管理 2019年4期
    關鍵詞:知識轉移系統動力學

    董仲慧

    摘 要:公平感知是企業(yè)維持長期合作關系的基礎,現有研究忽視了公平感知動態(tài)性演化規(guī)律,研究需進一步明晰公平感知對知識轉移的作用機理及反饋效應。在系統分析公平感知及構成維度的基礎上,運用系統動力學方法研究分配公平、程序公平對知識轉移的影響,構建公平感知關系動態(tài)演化的系統動力學模型,并對所建模型進行仿真及靈敏度分析。研究表明:公平感知關系對研發(fā)團隊之間的知識轉移活動有顯著性影響,知識接收方可通過調節(jié)公平感知關系以促進知識轉移;分配公平與程序公平在知識轉移活動中存在互補效應,分配公平處于低值時,程序公平可以中和分配公平帶來的負面效應;知識接受方的動態(tài)能力在知識轉移活動初期作用較為顯著。

    關鍵詞:公平感知;知識轉移;程序公平;分配公平;系統動力學

    中圖分類號:F 273.1 文獻標識碼:A 文章編號:1672-7312(2019)04-0482-08

    0 引 言

    知識作為企業(yè)創(chuàng)新活動的重要基礎,在新技術研發(fā)過程中發(fā)揮著關鍵作用[1]。面對客戶需求快速變化、產品功能結構越來越復雜及自身知識儲備不足等問題,企業(yè)采取優(yōu)勢互補、風險共擔、利潤共享的協同研發(fā)方式以保持競爭優(yōu)勢[2]。在協同研發(fā)過程中,良好的合作關系可提高團隊之間溝通的積極性,減少研發(fā)過程中的不確定性,是實現協同研發(fā)的重要保證,尤其是企業(yè)始終面對著既要保持獨有核心競爭力,也要獲得突破企業(yè)邊界優(yōu)質資源之間的悖論[3],而公平感知是維持企業(yè)長期合作關系的基礎,有利于企業(yè)之間知識轉移活動[4]。因此,開展考慮公平感知關系的知識轉移研究具有重要的理論和實踐意義。

    公平感知研究受到學者們持續(xù)關注,概括起來主要從以下2方面展開:一是關于公平感知概念內涵研究,公平感知可看作是一種動機,可有效預測組織行為,Adams認為公平感知的焦點在于分配公平(distributive justice)[5]。Thibaut和Walker考慮在利益分配前的過程控制和決策公平,提出程序公平(procedural justice)的概念[6],認為過程公平與分配公平同等重要。隨后學者在程序公平和分配公平基礎上提出互動公平(interactional justice),雖然公平感知研究已然十分深入,但關于公平感知維度仍存在分歧,后繼也有提出人際公平、信息公平等概念[7];二是關于公平感知與組織績效關系的研究,可以進一步細分為員工公平感知與組織績效關系、公平感知與組織間合作績效關系,劉亞[8]等分析了員工公平感知各個維度與組織效果變量的關系,通過實證分析指出公平感知對企業(yè)績效具有正向影響,Fadel和Durcikova研究了企業(yè)員工公平感知對企業(yè)知識庫共享知識意愿的影響,結果表明分配公平、程序公平正向影響員工知識共享意愿,信息公平和人際公平在知識共享過程中發(fā)揮一定作用[9]。Lin、Wang和Noe也分別驗證了公平感知與組織績效關系,得出類似的結論。隨著研究的深入,學者逐漸關注組織間公平與合作績效的關系[10,11]。李垣等對程序公平和分配公平影響聯盟績效的路徑進行了分析[12]。高展軍和王龍偉基于契約治理、聯盟公平及制度理論,提出了聯盟顯性契約與規(guī)范契約影響分配公平與程序公平的權變觀點,并考察聯盟公平對知識整合的影響[13]。陳瑩和武志偉將聯盟企業(yè)間公平關系分為程序公平、互動公平、分配公平,并考慮關系承諾的中介作用及目標一致的調節(jié)作用,分析了企業(yè)間關系公平性與合作績效關系[14]。劉婷、王震分析了企業(yè)間關系投入(交易專項投資)和關系治理機制(契約控制)對公平感知的影響,也研究了程序公平、分配公平對知識轉移的影響[15]。Li針對互動公平與知識共享的關系問題,運用多級結構方程模型驗證了互動公平對企業(yè)間知識共享的正向促進關系[16]。由上述可知,學者已從不同層次(如員工、企業(yè)、聯盟、網絡)關注公平感知對合作績效的影響,公平感知會影響企業(yè)知識轉移,增加企業(yè)知識轉移意愿,促進隱性知識、復雜知識的轉移數量,即正向促進知識轉移。若企業(yè)之間不具備良好的公平感知關系,企業(yè)在知識轉移中存有戒備心理,知識轉移效果會大打折扣,甚至影響企業(yè)創(chuàng)新。

    盡管公平感知對知識轉移作用明顯,但現有公平感知的研究主要從定性及顯著性影響進行分析,忽略了公平感知的動態(tài)演化過程,忽視了公平感知動態(tài)性和演化規(guī)律對知識轉移的影響,無法明晰公平感知與知識轉移作用機理及反饋效應。鑒于此,在系統分析公平感知及其構成維度交互作用的基礎上,采用系統動力學方法研究分配公平、程序公平對知識轉移的影響,構建企業(yè)研發(fā)團隊之間公平感知關系動態(tài)演化的系統動力學模型,并對所建模型進行仿真及靈敏度分析,分析公平感知與知識轉移的動態(tài)演化規(guī)律,對企業(yè)知識轉移活動的行為策略選擇具有指導意義。

    1 研發(fā)團隊知識轉移與公平感知界定

    1.1 企業(yè)研發(fā)團隊之間知識轉移過程

    知識轉移概念最早由Teece提出[17],逐漸成為知識管理中研究熱點。從知識轉移過程來看,影響知識轉移的影響因素包含:知識轉移主體(轉移方、接收方、轉移能力和吸收能力等)、知識特性(隱性和顯性)、知識轉移關系情景(轉移意愿、公平感知和承諾等)。依據資源基礎觀,企業(yè)研發(fā)團隊合作的目的是實現資源上的互補,獲取新知識、新技術以保持競爭優(yōu)勢,并實現新知識的社會價值,這以知識的有效轉移為前提[18]。知識能否順利、完整的轉移是決定合作成功的關鍵。企業(yè)研發(fā)團隊之間的知識轉移過程如圖1所示。

    圖1中含有2個反饋回路,回路1是知識轉移方對接收方獲取新知識的反饋效應,并作為是否繼續(xù)轉移知識的依據,回路2主要是接收方自身對轉移知識的反饋效應,受到團隊吸收整合能力及知識特性影響。作為知識轉移方的研發(fā)團隊其知識總量由知識基礎、知識創(chuàng)新量、知識失效量確定,作為知識接受方的研發(fā)團隊其知識總量由知識基礎、知識轉移量、知識創(chuàng)新量、知識失效量等共同決定。

    1.2 公平感知關系界定

    公平理論由Adams于1965年提出并用于衡量員工對組織績效的感知,屬于組織行為學范疇,隨后學者將其用于研究企業(yè)合作收益分配公平性問題。分配公平強調交易者雙方對投入與收益的感知,理想狀態(tài)下,若雙方投入與收入比相同,則達到公平,分配公平可以從公平性、均等性、需求性等3個層面展開;程序公平是對與合作相關的程序、過程的一種感知,可通過知識性、無偏性和可駁性等方面衡量;隨著學者的持續(xù)深入,有學者提出互動公平,主要是對合作雙方在接觸過程中相互對待方式的感知,可從禮貌、努力、誠實等方面來反映。公平理論表明,若合作雙方的公平關系處于較高水平并獲得相應的利益回報,雙方愿意繼續(xù)維持合作關系,增強企業(yè)的長期合作意向,提高組織間關系承諾。

    研發(fā)團隊在確定技術協同、知識轉移之前,為保證自身權益,防止不必要的風險,會對雙方合作意愿進行預判,而最能體現雙方合作誠意的方式是收益分配、交互程序上的公平。文中認為公平感知關系是企業(yè)維持穩(wěn)定合作的紐帶,雙方的知識轉移不僅受到知識閾值的限制,也受到雙方公平感知關系的影響。有研究指出公平理論雖然衍生交互公平、信息公平等概念,但與組織之間緊密相連的還是分配和程序公平,且程序公平對合作績效的正向促進影響受到分配公平的中介作用[13]。因此,文中將公平感知維度劃分為分配公平和程序公平,下面給出公平感知關系的數學表達式。

    2 基于公平研發(fā)團隊之間知識轉移系統動力學模型

    2.1 企業(yè)研發(fā)團隊間知識轉移因果關系

    基于雙方公平感知關系,文中研究企業(yè)研發(fā)團隊之間知識轉移過程,其中團隊i為知識轉移方,團隊j為知識接收方,知識轉移能增加企業(yè)的知識基礎,隨著時間的推移,有部分知識不能為企業(yè)創(chuàng)造價值而失效,團隊j的知識量由知識基礎、知識創(chuàng)新量、知識轉移量、知識失效量組成。知識轉移量受知識勢差、公平感知、轉移閾值共同影響。知識勢差是研發(fā)團隊雙方與創(chuàng)新相關知識基礎之間的差距,若存在知識差距時,研發(fā)團隊有動力尋求與外部合作,獲取相應知識,因此知識勢差對雙方知識轉移具有正向促進作用。知識閾值是一種團隊自我保護機制,為避免機會主義行為,設定知識轉移上限,若達到閾值,則知識轉移終止。公平感知對知識轉移具有正向影響,當雙方對收益分配、交互程序都具有較高的公平預判時,會增強雙方參與知識轉移活動的信念,使得知識轉移順利進行。具體的因果關系如圖2所示。

    2.2 模型假定及參數說明

    針對文中所建模型,提出以下4項假設:①團隊i與團隊j相比知識優(yōu)勢明顯,即雙方存在知識勢差,且團隊i知識基礎大于團隊j知識基礎;②團隊i-團隊j在公平感知評估時,既看重公平感知的平均水平,也注重公平的波動性;③雙方在科研設備、科研人員等知識創(chuàng)造基礎的配備上存在差距,假定團隊i創(chuàng)新效率優(yōu)于團隊j創(chuàng)新效率;④從知識創(chuàng)造目的角度,雙方在知識創(chuàng)造的目標略有不同,團隊i注重知識創(chuàng)新性,而團隊j更多考慮知識創(chuàng)造產生的社會效益,團隊j知識失效率小于團隊i知識失效率。

    根據知識轉移因果關系,構建雙方知識轉移系統流圖,如圖3所示。模型中存在系統狀態(tài)變量2個:團隊i知識基礎、團隊j知識基礎;流率變量5個:團隊i知識創(chuàng)新量、團隊i知識流失量、知識轉移量、團隊j知識流失量、團隊j知識創(chuàng)新量;輔助變量:知識勢差、轉移閾值、分配公平、公平感知、投入回報系數、程序公平;常量:團隊i知識創(chuàng)新率;團隊i知識流失率、團隊j知識創(chuàng)新率、團隊j知識流失率、公平因子。

    借鑒已有研究對各變量的方程及系數進行定義[19-20]。具體方程參數說明如下:團隊i知識基礎=INTEG(團隊i知識創(chuàng)新量-團隊i失效量,20);團隊i知識創(chuàng)新率=WITH LOOKUP(Time,([(0,0)-(36,0.2)],(0,0.06),(36,0.09))),使用表函數描述,按最初0.06,最終0.09的線性函數處理;團隊i知識創(chuàng)新量=團隊i創(chuàng)新率×團隊i知識基礎;團隊i知識流失率=0.02;團隊i知識流失量=STEP(團隊i知識基礎×團隊i流失率,8),運用躍階函數表示團隊i知識流失量,團隊i的知識流失從第10個月開始;團隊j知識基礎=INTEGER(知識轉移量+團隊j知識創(chuàng)新量-團隊j知識流失量,0);團隊j知識創(chuàng)新量=團隊j創(chuàng)新率×團隊j知識基礎;團隊j知識創(chuàng)新率=0.01;團隊j知識流失量=STEP(團隊j知識基礎×團隊j流失率,11),運用躍階函數表示團隊j知識流失量,團隊j的知識流失從第11個月開始;團隊j知識流失率=0.01;知識轉移量=DELAY1I(IF THEN ELSE(知識閾值<0.9,公平感知×知識勢差×動態(tài)能力,0),2,0);動態(tài)能力=Time(([(0,0)-(36,1)],(0,0.4),(36,0.9))),使用表函數描述,按最初0.4,最終0.9的線性函數處理;知識勢差=團隊i知識基礎-團隊j知識基礎;知識閾值=IF THEN ELSE(團隊j知識基礎/團隊i知識基礎<0.75,團隊j知識基礎/團隊i知識基礎,0.75);公平感知=公平因子×分配公平+(1-公平因子)×程序公平;分配公平=團隊i投入回報系數/(團隊i投入回報系數+團隊j投入回報系數);程序公平=團隊i程序公平參數/(團隊i程序公平參數+團隊j程序公平參數);團隊i投入回報系數=RANDOM UNIFORM(0,4,0)/RANDOM UNIFORM(2,5,2);團隊j投入回報系數=RANDOM UNIFORM(0,6,0)/RANDOM UNIFORM(3,6,3);團隊j程序公平參數=EXP(RENDOM UNIFORM(0,1,0.4)-1);團隊j程序公平參數=EXP(RANDOM NORMAL(0,1,0.6,0.01,0.5)-1));公平因子=0.5.

    3 模型仿真與靈敏度分析

    3.1 模型仿真與檢驗

    模型建立后需對其有效性進行驗證,以確保仿真結果能夠準確的反映企業(yè)研發(fā)團隊公平感知關系的動態(tài)演化規(guī)律及對知識轉移的影響,文中通過模型變量之間關系與現實情況的一致性即理論檢驗方法進行驗證[21]。采用Vensim軟件對所建模型進行仿真,設定系統仿真時間期數為36,單位為月,步長為1,企業(yè)1研發(fā)團隊的初始知識基礎為30,企業(yè)2研發(fā)團隊的知識基礎為5,具體的仿真結果如圖4所示。

    由圖4可知,公平感知關系始終處于波動狀態(tài),其取值呈現增加、減少交替變換的形式,這主要是由于分配公平、程序公平隨時間動態(tài)變化,尤其分配公平中的投入與收益在不同階段是有差異的。通過縱向對比,公平感知的變化對企業(yè)知識轉移活動產生顯著影響,合作初期,隨著雙方公平感知關系的降低,知識轉移量也會減少,而在22-26仿真時間,隨著公平感知關系的提升,雙方知識轉移量也在增加。另從分配公平、程序公平圖中可知,分配公平、程序公平存在互補效應,分配公平降低時,程序公平可以中和分配公平帶來的負面效應,這是由于程序公平、分配公平代表著公平感知的不同方面,分配公平關注雙方利益歸屬,程序公平更注重溝通、互動中的規(guī)范。

    對比知識勢差與知識轉移量仿真結果,知識勢差、知識轉移量呈現增加、減少再增加的循環(huán)模式,知識勢差是指企業(yè)研發(fā)團隊之間的知識基礎差異,在知識轉移初期,雙方知識基礎差異較大。由于團隊

    i的知識創(chuàng)新量大于團隊j的創(chuàng)新量,公平感知在雙方確定合作時處于較高水平,使得知識轉移量急劇增加。隨著合作的深入,團隊j對轉移來的知識吸收、利用、整合能力增強,雙方知識基礎差異減小,另外由于公平感知關系的降低,使得知識轉移量減少。知識轉移量處于低值一段時間后,雙方知識勢差再次增大,公平感知關系也提升,這促進了雙方的知識轉移意愿,知識轉移量再次增大。

    研發(fā)團隊雙方知識基礎隨著時間的推移,整體呈現上升的趨勢,表明知識轉移活動具有雙贏的結局,知識轉移促進了知識的流動、整合、吸收,有利于知識創(chuàng)造。另外,由于團隊i的初始知識基礎大于團隊j的知識基礎,團隊i的知識創(chuàng)新量多于團隊j的知識創(chuàng)新量,團隊i的知識失效率小于團隊j的知識失效率,使得團隊j的知識基礎在接近于團隊i的知識基礎后又存在一定差距。

    通過對仿真結果分析,模型的各參數的變化規(guī)律與現實中企業(yè)知識轉移情形相符,所構建模型可真實準確地描述企業(yè)之間公平感知與知識轉移的動態(tài)演化規(guī)律,對公平感知、知識轉移量等變量的變化趨勢可準確的仿真、模擬,公平感知影響研發(fā)團隊之間的知識轉移。

    3.2 靈敏度分析

    靈敏度分析是指通過改變參數的取值,分析對模型輸出結果的影響,為企業(yè)管理者提供決策支持和建議,文中主要對公平因子、動態(tài)能力、企業(yè)投入水平進行靈敏度分析,具體如下

    1)更改公平感知關系的公平因子,將其初始值(0.5,0.5)調整為(0.7,0.3)和(0.3,0.7),其他參數保持不變,具體結果如圖5所示,公平因子取值(0.5,0.5)時,公平感知關系變化相對平緩,而公平因子取值(0.7,0.3)和(0.3,0.7)時,公平感知關系變動相對劇烈且與公平感知曲線變動幾乎是一致的,說明只側重于公平感知的分配公平或程序公平,會導致公平感知關系波動劇烈,不利于知識轉移活動的進行,公平因子的權重證明分配公平和程序公平對公平感知的影響是同等重要的,也表明分配公平和程序公平的公平因子取值0.5的合理性。依據知識轉移量,公平權重因子調整幅度較大時,知識轉移量波動較為劇烈,在6-11仿真時間段內,與公平因子取值0.5時相比,知識轉移量下降幅度更大。因此,片面強調分配公平或程序公平在知識轉移活動中的作用,并不能得到很好的效果,需均衡分配公平、程序公平對知識轉移的影響。

    2)保持其他參數不變,將動態(tài)能力取值范圍界定為(0.2,0.4)、(0.4,0.9)、(0.6,0.9),仿真結果如圖6所示,依據知識基礎曲線,動態(tài)能力對研發(fā)團隊知識基礎會產生積極影響,動態(tài)能力系數取值為(0.2,0.4)的知識基礎始終低于取值為(0.4,0.9)、(0.6,0.9)的知識基礎,表明提升知識接收方的動態(tài)能力有助于知識總量的積累。對比動態(tài)能力取值為(0.4,0.9)、(0.6,0.9)的知識基礎曲線,研發(fā)初期研發(fā)團隊動態(tài)能力強的知識基礎高于動態(tài)能力弱的知識基礎,隨著合作的深入,動態(tài)能力取值上限皆為0.9,知識基礎累積曲線趨于一致,這也契合在協同研發(fā)初期動態(tài)能力較強的企業(yè)對轉移來的知識可更好的吸收、整合、利用的現實,值得注意的是,動態(tài)能力并非企業(yè)知識基礎的決定因素,不同動態(tài)能力系數下的知識基礎差距不大。

    依據知識轉移量仿真結果可知,動態(tài)能力對知識轉移量影響明顯,知識接收方動態(tài)能力越強,其知識轉移量越多。在協同研發(fā)初期,由于知識結構、人員配置、企業(yè)異質性等原因,導致雙方存在知識勢差,動態(tài)能力較強的研發(fā)團隊能夠更好更快的彌補知識差距,使知識轉移活動順利進行,而協同研發(fā)后期,動態(tài)能力作用不再明顯,這與企業(yè)協同研發(fā)現實相符,也證明文中所建模型合理性。

    考慮增加或降低研發(fā)投入對知識轉移活動影響,將知識接收方的投入水平由初始值6提升至10及降低為4,仿真結果如圖7所示,增加知識接收方的研發(fā)投入后,公平感知關系雖有提高,但幅度較小,另根據知識轉移量仿真結果,隨著研發(fā)投入的增加,知識轉移量有所增加,但變動不大,表明單方面增加投入水平并不能顯著提升知識轉移量,這也解釋了資金的大量投入并不能買到全部知識這一社會現實,當然知識轉移也不能脫離資金投入,在降低研發(fā)投入水平時,公平感知關系也會降低,進而影響知識轉移量,通過對投入水平的靈敏度分析,進一步驗證分配水平在知識轉移活動中的重要作用,為企業(yè)進行協同研發(fā)活動提供決策依據。

    4 結 語

    文中以協同研發(fā)團隊之間的知識轉移為目標,分析公平感知關系對知識轉移的影響,通過構建因果關系圖和系統流圖,并借助Vensim軟件對所建模型進行仿真,通過調整參數的取值,對動態(tài)能力、公平因子及分配公平的研發(fā)投入進行靈敏度分析,證實了公平感知、動態(tài)能力對知識轉移的正向影響。也分析了動態(tài)能力在協同研發(fā)不同階段的具體效應,研究表明單方面提高投入水平對于知識轉移活動并非最好的選擇。仿真結果表明

    1)公平感知關系影響了研發(fā)團隊之間的知識轉移,知識接收方可通過調節(jié)公平感知關系以實現知識轉移活動。

    2)分配公平、程序公平均會影響研發(fā)團隊之間知識轉移,仿真結果表明處于合理范圍內的公平感知關系可促進研發(fā)團隊知識轉移意愿,分配公平代表了雙方對收益分配方案的認可,程序公平可以保證雙方良好的互動、溝通與協調。

    3)分配公平與程序公平在影響團隊知識轉移活動中存在互補效應,分配公平和程序公平體現了公平感知關系的不同方面,兩者并不排斥,當分配公平處于較低值時,程序公平可以中和分配公平帶來的負面效應,進而影響公平感知關系,以實現促進知識轉移的目的。因此,綜合采用2種公平方式更易于研發(fā)團隊之間的知識轉移。

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    (責任編輯:王 強)

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