丁玉飛，王曰芬，顏端武

（南京理工大學 經(jīng)濟管理學院，南京 210094）

隨著經(jīng)濟全球化的發(fā)展和國際競爭的加劇，各國為了提升自己的競爭力都在致力于建設國家創(chuàng)新體系，知識創(chuàng)新越來越成為影響各國核心競爭力構建的決定性因素。創(chuàng)新能力是在自有知識體系構建的過程中形成的，知識水平?jīng)Q定了創(chuàng)新的持續(xù)性和高度。知識發(fā)展是有規(guī)律的，即知識發(fā)展不是跳躍式的，而是一個連續(xù)的、前進的、螺旋式上升的過程——這也是知識進化的過程。因此，從知識發(fā)展的視角探索知識進化機制、進而探索創(chuàng)新形成機理具有重要意義。

英國生物學家Darwin 創(chuàng)立了生物進化論學說，強調(diào)了生物進化建立在遺傳、變異和選擇3種機制的基礎上，生物通過與環(huán)境和其他生物相互作用來改變遺傳系統(tǒng)，從而實現(xiàn)對外部生存環(huán)境的相對適應［1］。他提出：生物進化大多由外界誘因造成，周圍的生存環(huán)境發(fā)生改變會刺激生物做出反應；如果環(huán)境的刺激具有方向性，那么生物在長期誘導中就會進行變異累積，完成通常意義上的進化。知識也存在與生物類似的進化過程。知識進化過程類似于Darwin提出的生物自然選擇過程?？茖W家在研究中發(fā)現(xiàn)，知識發(fā)展機制實際上類似于生物進化機制，這種機制使科學知識能以更快的速度實現(xiàn)更新和增長。

進入21世紀以來，知識進化研究獲得較快發(fā)展，正邁向一個新的發(fā)展階段。一些國內(nèi)學者對知識進化研究狀況進行了分析，但是其研究水平與國際相比還有較大差距，整體水平還有待提高。筆者基于國內(nèi)外研究，嘗試對知識進化的概念、機理和影響因素等進行概述，并針對相關領域?qū)χR進化的具體應用做相關說明，以期引發(fā)人們對知識進化的進一步認識和對未來發(fā)展的思考。

1 知識進化理論的形成和發(fā)展

進化認識論以人類的認識能力和知識為研究對象，認為認識能力和知識是變化動態(tài)的，它們從萌芽到產(chǎn)生經(jīng)歷了不同的變化形態(tài)。進化認識論的發(fā)展過程大致可以分為3個歷史階段。

第一階段，生物進化認識論階段。該階段的研究重點是解決意識的起源問題。例如，Cooke從尋找認識的生理前提和發(fā)生基礎入手探索人類的認識能力［2］。

第二階段，心理進化認識論階段。該階段的研究更注重個體認知能力的進化與發(fā)展。例如，Piaget、Chomsky等通過研究人的心理和意識能力的發(fā)展建立了一整套認知理論［3］。該理論的思想為后來知識進化認識論的發(fā)展提供了良好條件。

第三階段，知識進化認識論階段。該階段的研究強調(diào)人類的認識能力是自然界長期進化的產(chǎn)物，是在自然選擇中逐漸形成的。該時期的研究者以McElroy、Person、Campbell等為主要代表人物［4］。其中，Person較早提出知識本身是在人的生存斗爭中不斷進化和發(fā)展的，是長期進化的產(chǎn)物。后期Campbell指出，開始知識只是盲目地進行試錯，保留好的變異、淘汰不好的變異［5］。

上述3個階段是相繼出現(xiàn)的歷史演化過程，而知識進化是在知識進化認識論的研究中形成的。

2 知識進化的機理和影響因素

2.1 知識進化概念

知識進化是舊知識與新知識、舊思想與新思想更替的過程［6］，科學知識的進化和增長是經(jīng)過這一過程產(chǎn)生的結果。美國學者Ander認為，當今的知識進化主要是實現(xiàn)知識本身的改進，即拋棄舊知識、創(chuàng)造新知識［7］。Birkinshaw 從學術角度出發(fā)，提出知識進化的實質(zhì)是已確立的思想和習慣與觀察領域產(chǎn)生矛盾并最終消除和適應的過程［8］。Tang將生物進化結合到科學發(fā)展與實踐中，闡明了科學知識的進化過程就是在實踐中不斷發(fā)現(xiàn)、刪除錯誤和雜質(zhì)、留下暫時還未被證明是錯誤的知識的過程［9］。張黎夫［10］、劉植惠［11］從知識基因的角度出發(fā)認為：知識基因類似于生物學中的基因，能夠存在、復制和在知識間傳遞；知識基因的遺傳和變異特性決定了知識進化勢必經(jīng)歷兩個階段——常規(guī)階段和革命階段，前一階段以遺傳為主，后一階段以變異為主；這兩個階段循環(huán)往復，新知識在這一過程中產(chǎn)生。Campbell從生物進化的歷程中得到啟示，將知識進化分為3個歷程，即生成或創(chuàng)造新思想、借助批評和檢測淘汰不正確的思想、傳播尚未證明為不正確的思想［12］。

2.2 知識進化機理

2.2.1 知識進化的特征

知識進化理論是從進化認識論中衍生而來的，知識進化包括質(zhì)的發(fā)展和量的增長兩個方面。所謂知識質(zhì)的發(fā)展，是指一定歷史階段的人類知識相對于以前的知識在深度和真理度方面的提高；所謂知識量的增長，是指一定歷史階段的人類全部知識容量的增加。知識進化主要包括三個方面［13-14］：第一，內(nèi)容的進化，如知識體系的逼真度提高、發(fā)現(xiàn)檢驗知識正確性的更多事實等；第二，形式的進化，即用更先進的、簡單的符號表述人類知識，使理論體系結構更精致；第三，工具的進化，即創(chuàng)造知識的方法、技術中介和手段不斷進步和完善?？梢?，知識進化的總趨勢是形式日益簡單、內(nèi)容日益復雜。

2.2.2 知識進化的途徑

知識進化是內(nèi)容和形式同時發(fā)展的結果，兩個方面的進化都有以下4種途徑［15］：第一，在新領域中提出全新的知識概念和知識體系；第二，在知識較發(fā)達和完善的科學領域中綜合、統(tǒng)一已有的知識；第三，在知識不甚發(fā)達的已有科學領域中批判地繼承并發(fā)展已有知識；第四，在知識較陳舊、現(xiàn)階段已失去價值的領域中，對某些知識進行重組，徹底拋棄舊知識。

由于不同方面的知識進化具有相對獨立性，因此不同方面知識的上述4種進化途徑可能不具有同步性，但是至少會在某一途徑上有所發(fā)展。國外一些學者基于上述機理從不同層面提出了知識進化模式。例如：張華夏研究了Popper提出的理論——科學知識進化的證偽主義模式，即P1→TT→EE→P2：在現(xiàn)有認識的基礎上提出新理論，隨著進一步發(fā)展，新理論經(jīng)過證明出現(xiàn)了問題，從而又開始在此前基礎上提出新理論［16］。朱愛軍對Kuhn 的理論進行了闡述，即Kuhn從另一個層面提出了知識進化的“范式”模式，即前范式科學→常規(guī)科學→科學革命→新常規(guī)科學［17］。前者的研究角度主要是不同科學理論的互相更替；后者的研究角度是知識創(chuàng)造過程。后來，冷英研究Lakatos提出的理論，即將科學知識和科學理論作為考察對象，從思維過程的角度考察知識的進化［18］。上述三位學者的研究都未涉及知識進化源泉的真理性標準等，而僅對進化過程的現(xiàn)象學進行了考察。下文要做的是對前者進行更深層次的研究。

2.2.3 知識進化的方式

在生物進化論中，趨同進化、趨異進化和協(xié)同進化是生物進化的3種進化方式。與此相似，知識進化主要圍繞這3個階段進行［19］。

1）趨同進化。環(huán)境中的各種刺激因素都會誘發(fā)新知識的產(chǎn)生和擴散。在相同的環(huán)境刺激下，知識個體面對刺激會產(chǎn)生知識變異，從而產(chǎn)生新的知識。

2）趨異進化。趨異進化與趨同進化正好相反，不管是擁有相同知識源的知識體系，還是擁有不同知識源的知識體系，在不同刺激源的影響下表現(xiàn)出的發(fā)展結果是迥然有異的。

3）協(xié)同進化。協(xié)同進化是指兩個或兩個以上的知識體系共同進化。當一個領域的知識發(fā)生進化而出現(xiàn)改變時，與之相關的領域也會產(chǎn)生知識進化的需求，受到刺激而協(xié)同進化，它們之間相互影響、互相作用。

2.3 知識進化的影響因素

2.3.1 基于人文視角的研究

知識進化是一個主動的過程，是知識擁有者主動尋求創(chuàng)新的結果，對問題求解的過程也是新知識產(chǎn)生的過程。這一過程主要體現(xiàn)在兩個方面——知識個體進化和知識群體進化。

1）知識個體對知識進化的影響。

擁有知識的個體的知識轉(zhuǎn)移意愿決定了知識接收方能否及時、準確地獲取知識。知識個體不僅應主動分享自己的知識，而且要主動尋求知識的發(fā)展，如此才能促進知識的進化。Geroski從知識接收的角度分析了知識個體的知識承接能力對知識吸收的影響，而知識吸收又是知識消化和知識轉(zhuǎn)化的前提［20］。然而，知識個體本身有其固有特性。Geroski提出人類學習知識的欲望是非常強烈的且是本能的［21］。Senge認為，個體通過學習可以提高創(chuàng)新能力，可以重新認識與世界的關聯(lián)、重新認識世界［22］。

2）群體對知識進化的影響。

知識群體是一個知識的集合體，知識群體的已有存量知識會影響對其新知識的吸收和利用。Peter將知識群體的存量知識劃分為3個部分——事實知識、應用知識和評價知識，認為這三類存量知識將直接影響知識群體能力［23］。Hendrik 基于知識群體中知識分工的思想提出了知識群體對知識進化的影響，認為知識群體根據(jù)知識個體的知識存量和能力進行協(xié)作與分工能促進知識進化［24］。

可見，知識群體的進化建立在知識個體進化的基礎上，知識個體與知識群體的進化是協(xié)同的。

2.3.2 基于環(huán)境視角的研究

知識進化受環(huán)境的影響，知識進化的過程也是知識與環(huán)境相適應的過程。影響知識進化的環(huán)境因素主要有技術環(huán)境、社會環(huán)境和文化環(huán)境。

1）技術環(huán)境的影響。

當今社會科技發(fā)展的趨勢、能力和速度直接影響知識進化的水平和程度。在科學技術發(fā)展的大背景下，知識個體獲取知識的新方法日益增多，這些方法的投入和使用最終會影響知識的變異，因此科學技術環(huán)境的變化也影響著知識進化。Cowan和Jonardj提出知識群體內(nèi)的秘密應該公開，這樣有利于知識在群體內(nèi)共享，從而促使知識進化［25］。Tsai提出，知識個體采用知識溢出的方式進行技術交流，從而更好地設計產(chǎn)品以提高產(chǎn)品性能［26］。在技術環(huán)境的平臺下增加知識個體間的技術交流會促使知識個體更好地了解和掌握新技術、新方法，這對知識進化具有推動作用。

2）社會環(huán)境的影響。

知識是社會的產(chǎn)物，同時又為社會服務。知識的進一步創(chuàng)新或停滯不前都是在社會環(huán)境的大背景下發(fā)生的。魏江、劉錦和杜靜的研究表明：社會環(huán)境有3個屬性——環(huán)境的復雜性、實時性和敵對性，環(huán)境的實時性是指環(huán)境是不可預測的、動態(tài)變化的，環(huán)境的復雜性是指環(huán)境是多種多樣的，環(huán)境的敵對性是指環(huán)境中個體的競爭程度，社會環(huán)境的3個屬性對知識的創(chuàng)新和變異都產(chǎn)生影響［27］。CHAO 指出，社會中知識的競爭優(yōu)勢大多依賴于核心競爭力，這種核心競爭力由多方面的技術、技能和資源構成，建立在知識共享平臺上［28］。在知識競爭中，社會環(huán)境中多樣性的知識影響知識的共享和發(fā)展，客觀上促進了知識群體間合作創(chuàng)造知識。

3）文化環(huán)境的影響。

文化環(huán)境對知識個體會產(chǎn)生一定影響，進而影響知識個體在共享平臺上的知識交流和共享。國內(nèi)相關研究人員是從文化環(huán)境的視角來探討知識進化的。例如，何自力和戈黎華從中國企業(yè)中知識型員工學習的角度出發(fā)，發(fā)現(xiàn)員工在知識學習過程中受到情感、興趣、利益和成就等方面的影響。其研究表明，良好的文化環(huán)境氛圍有利于知識個體積極探索新知識，有助于不同知識個體與知識個體之間、不同知識群體與知識群體之間建立相應的聯(lián)系［29］。

3 知識進化的應用領域

由于研究知識進化的學者們具有不同的學科背景，因此其研究角度也不同。本文對知識進化理論應用的3個主要領域進行綜述。

3.1 知識進化算法及應用

知識進化算法是受知識進化論觀點的啟發(fā)而形成的，借鑒知識進化中的哲學觀點構建知識進化算法是近年來智能計算等領域的研究熱點。在此介紹一些具有代表性的研究成果。

馬慧明、葉春明和張爽根據(jù)Popper的知識進化理論提出了一種基于知識空間的知識進化算法。該算法框架主要由一個知識空間和多個群體空間組成，知識空間擁有社會知識，群體空間擁有個體知識。群體空間中的認知個體根據(jù)自身對認知問題的知識，通過選擇操作和猜測操作提出新的假說，利用真理度計算函數(shù)來確定哪些知識被列入知識空間，同時通過反駁操作將社會知識傳遞給各群體空間。以上過程不斷循環(huán)往復，從而完成社會知識和個體知識的不斷進化［30］。具體流程如圖1所示。

李雪、崔穎安和崔杜武等以Kuhn的知識進化觀為基礎，提出了一種基于范式轉(zhuǎn)換的知識進化算法。每個范式對應一個問題的可行解，以范式為單位建立初始知識庫［31］；利用傳承算子實現(xiàn)對優(yōu)秀范式的傳承，采用修補算子消除范式危機，以創(chuàng)新算子產(chǎn)生新范式，從知識庫的最優(yōu)范式中獲取問題的最優(yōu)解。該算法可用于求解函數(shù)極小值，其結果與遺傳算法相比具有更好的尋優(yōu)性能。具體流程如圖2所示。

圖1 基于知識空間的知識進化算法流程圖

圖2 基于范式的知識進化算法流程圖

相關學者以生物進化中的遺傳與創(chuàng)新理論為準則，提出了知識進化算法的實現(xiàn)途徑。例如，嚴太山和崔杜武提出，知識進化算法的核心是建立知識適應度評價函數(shù)，利用兩個關鍵算子——傳承算子和創(chuàng)新算子——實現(xiàn)知識的進化［32］。

國內(nèi)學者提出的知識進化算法大多基于具體領域，需要拓展至更廣泛的應用范圍，諸如知識進化算法的收斂性、算法的參數(shù)設置等問題還有待深入研究。

3.2 知識進化的產(chǎn)品設計及應用

從知識角度看，產(chǎn)品本質(zhì)上是一個設計知識集合體，產(chǎn)品設計是知識不斷進化和創(chuàng)新的過程。在產(chǎn)品設計過程中，產(chǎn)品是一個有生命的有機體，具有生物相似性。國內(nèi)外許多學者以生物進化學理論為基礎，從新的視角對產(chǎn)品中的知識進化和創(chuàng)新進行了研究。例如：陳向東、杜漸和王芳分析了企業(yè)產(chǎn)品設計中知識擁有者在共享平臺上進行產(chǎn)品知識的發(fā)明創(chuàng)造和傳播過程中的作用，指出技術知識要素賦予了發(fā)明創(chuàng)造和傳播過程的一些獨特的動態(tài)屬性［33］；譚文華指出，企業(yè)產(chǎn)品的技術創(chuàng)新實質(zhì)上是基于已有知識進行的知識創(chuàng)造活動［34］；游曉凌、周光勇和陳陽指出，企業(yè)的產(chǎn)品設計能力是企業(yè)市場競爭力的一種體現(xiàn)，產(chǎn)品設計者的知識儲備對知識進化績效有著顯著影響［35］；吳力群通過分析知識管理中技術創(chuàng)新活動的作用機理，得出技術創(chuàng)新是產(chǎn)品設計中的關鍵因素的結論［36］；朱方策、戴海金和鐘源在智能控制系統(tǒng)中，利用知識進化與生物進化相似的特征，提出了基于知識元的知識進化模型，認為知識元是構成知識的基本范式，如控制系統(tǒng)中的規(guī)則、定理與算法等，知識元也會發(fā)生重組與變異，其結果是產(chǎn)生新思想、新假說和新范式等，具體模型如圖3所示［37］。

圖3 知識進化模型圖

3.3 知識管理及其應用

知識進化的實質(zhì)是知識創(chuàng)新的實現(xiàn)過程，而知識管理的核心是構建知識創(chuàng)新的軟硬件環(huán)境，進而實現(xiàn)效益的提高。Atanriverd認為，知識管理中的知識進化是指使知識為市場化服務，以使國民經(jīng)濟更具活力、社會更進步［38］。何傳啟對他的概念加以明確，即知識管理中廣義的知識進化是指為獲取經(jīng)濟利益和實現(xiàn)社會進步而創(chuàng)造或獲取新知識的行為，狹義的知識進化是指通過科學研究和發(fā)現(xiàn)獲得新的科學知識的行為，主要是指科學發(fā)現(xiàn)。

張建華對Andersen提出的知識管理等式進行了闡述，即KM=（P+K）S。其中：KM代表知識管理；P代表人；T代表信息技術；K代表知識，包括顯性知識和隱性知識；S代表分享［39］。司云波和和金生對野外中郁次的理論進行了研究，即從認識論的角度出發(fā)，指出知識管理中的新知識是顯性知識與隱性知識發(fā)生交互作用而創(chuàng)造出的，知識積累是一個螺旋式上升的過程，知識進化的SECI（socialization externalization combination internalization）

模型具有共同化、表出化、內(nèi)在化和聯(lián)結化等特征，體現(xiàn)了知識創(chuàng)新的自主路徑和知識管理的內(nèi)在實現(xiàn)機制［40］。李徐平和和金生基于野中郁次郎的研究提出了SVEI（socialization verification externalization internalization）知識進化模型［41］。與SECI模型不同的是，SVEI知識進化模型強調(diào)不同類型知識的轉(zhuǎn)化過程（如圖4所示），并沒有將知識傳播過程考慮在內(nèi)。SECI模型雖然也是轉(zhuǎn)化模型，但是卻混合了知識傳播的因素，最突出的表現(xiàn)是模型中包括不同類型知識的互相轉(zhuǎn)化。

綜上所述，以知識進化為目標的知識管理是一個知識個體運用信息技術工具搭建知識共享平臺、實現(xiàn)知識內(nèi)在創(chuàng)新的過程。

圖4 SVEI知識進化模型

4 研究展望

知識進化已備受社會各界的關注，正在形成一些有意義的研究方向。圍繞這些重要的研究方向，未來可能形成不同的研究方式。筆者針對目前知識進化研究的現(xiàn)狀提出4點展望：第一，中國知識進化理論分析和觀點大多來自國外理論，因此需要充分而有效地分析和檢驗這些理論，認真評估它們對于中國的技術創(chuàng)新領域的借鑒意義；第二，在知識進化過程中，環(huán)境對知識進化的影響是巨大的，環(huán)境在知識進化中的作用到底有多大尚需采用定量分析方法加以驗證；第三，目前全球已進入大數(shù)據(jù)時代，大數(shù)據(jù)的核心是預測，即對未來事情發(fā)生的可能性做出判斷，而知識進化的核心是知識創(chuàng)新，是技術、設計、功能等的創(chuàng)新，能夠有效將大數(shù)據(jù)與知識進化相結合是一個值得思考的問題；第四，知識進化、知識變異和知識創(chuàng)新三者間的聯(lián)系和區(qū)別以及三者與知識管理的關系也是值得探討的問題。

［1］王秋安.自然進進化論與達爾文的生物進化論探析［J］.湖北社會科學，2012（9）：90-93.

［2］COOKE P.Regional innovation systems clusters and the knowledge economy［J］.Industrial and Corporate Change 2001，10（4）：945-974.

［3］PIAGET Y.The role of trust and contractual safeguards on cooperation in non-equity alliances［J］.Journal of Management，2004，30（4）：471-485.

［4］MCELROY M W.The new knowledge management［J］.Knowledge and Innovation：Journal of the KMCI，2000：43-67.

［5］CAMPBELL D T.Evolutionary epistemology［M］//SCHILPP P A.The philosophy of Karl R.Popper［C］.La-SalleIL：Open Court，1974：413-463.

［6］朱祖平.知識進化與知識創(chuàng)新機理研究［J］.研究與發(fā)展管理，2000（6）：16-19.

［7］ANDER R.Implications for product and process innovation［J］.Management Science，2001（5）：611-628.

［8］BIRKINSHAW S.Managing the knowledge life cycle［J］.MIT Sloan Management Review，2002（1）：75-83.

［9］TANG L.Competition and innovation behaviors［J］.Research Policy，2006（3）：68-82.

［10］張黎夫.技術與知識的進化［J］.科技進步與對策，2004（8）：16-18.

［11］劉植惠.知識基因理論新進展［J］.情報科學，2003（21）：1243-1245.

［12］CAMPBELL D T.Blind variation and selective retention in creative thought as in other knowledge processes［J］.Psychological Review，1960，67：380-400.

［13］何云峰.論知識進化的要素和特征［J］.中共浙江省委黨校學報，2001（5）：52-57.

［14］和金生，李江.知識發(fā)展的類生物模型［J］.科學學研究，2008（4）：679-684.

［15］龐文，尹海潔.證偽主義的理論實質(zhì)及其再認識［J］.自然辯證法研究，2008（24）：88-91.

［16］張華夏.波普爾的證偽主義和進化認識論［J］.自然辯證法研究，2003（19）：10-13.

［17］朱愛軍.論庫恩的范式概念及其借用［J］.學習與探索，2007（5）：49-52.

［18］冷英.莫雷.拉卡托斯的科學綱領方法論對學習理論研究的啟示［J］.自然辯證法研究，2003（19）：23-27.

［19］張凌志，和金生.基于生物進化模式下的知識進化機理研究［J］.情報科學，2011（30）：105-109.

［20］張凌志，和金生.基于知識進化視角的企業(yè)知識漸變性創(chuàng)新研究［J］.情報理論與實踐，2011（9）：19-22.

［21］GEROSKI P A.Modeling the dynamics of industry populations［J］.International Journal of Industrial Organization，2001（19）：1003-1022.

［22］SENGE P M.The Fifth Discipline：The Art and Practice of the Learning Organization ［M］.New York：Double day Currency，1990.

［23］PETER L.The science of science［J］.Notes RecSocLord，2003（1）：107-116.

［24］HENDRIK K.Knowledge networks：explaining effective knowledge sharing in multiunit companies［J］.Organization Science，2002（3）：232-248。

［25］COWAN R，JONARDJ N.Network structure and the diffusion of knowledge［J］.Journal of Economic Dynamics &Control，2004（8）：1557-1575.

［26］TSAI C M.Integrating intra-firm and inter-firm knowledge diffusion into the knowledge diffusion model［J］.Expert Systems with Applications，2008（2）：1423-1433.

［27］魏江，劉錦，杜靜.自主性技術創(chuàng)新的知識整合過程機理研究［J］.科研管理，2005（4）：15-21.

［28］CHAO C-M.An object-oriented approach for storing and retrieving RDF/RDFS documents［J］.Taking Journal of Science and Engineering，2007（3）：275-286.

［29］何自力，戈黎華.論心智模式和企業(yè)知識創(chuàng)造［J］.天津師范大學學報：社會科學版，2008（1）：27-32.

［30］馬慧民，葉春明，張爽.知識進化算法［J］.計算機應用研究，2009（26）：3282-3284.

［31］李雪，崔穎安，崔杜武，等.基于范式轉(zhuǎn)換的知識進化算法［J］.計算機工程，2012（38）：177-179.

［32］嚴太山，崔杜武.知識進化算法研究［J］.計算機工程與應用，2008（26）：8-11.

［33］陳向東，杜漸，王芳.Wiki環(huán)境下知識交流的個案研究［J］.情報理論與實踐，2010（2）：63-67.

［34］譚文華.“建構”與“發(fā)現(xiàn)”的真實融合-齊曼自然主義視域的科學知識觀［J］.自然辯證法研究，2008（9）：56-60.

［35］游曉凌，周光勇，陳陽.基于技術路線圖的技術創(chuàng)新過程研究［J］.科技進步與對策，2011（28）：5-8.

［36］吳力群.知識基因、知識進化與知識服務［J］.現(xiàn)代情報，2005（6）：177-179.

［37］朱方策，戴海金，鐘源.非正式組織對隱性知識傳播的影響研究［J］.情報雜志，2010（2）：109-111.

［38］TANRIVERD H.Diffusion of telemedicine：a knowledge barrier perspective［J］.Telemedicine Journal，2006（3）：223-244.

［39］張建華.企業(yè)知識管理中的知識創(chuàng)新機理分析［J］.科學管理研究，2007（3）：66-69.

［40］司云波，和金生.基于進化生物學啟示的企業(yè)知識系統(tǒng)演化機制研究［J］.科技管理研究，2009（7）：280-282.

［41］李徐平，和金生.新劃分標準下的知識進化與知識傳播模型［J］.中國地質(zhì)大學學報，2007（7）：42-46.