陳可嘉，陳　鵬，陳　洪

(1.福州大學 經(jīng)濟與管理學院，福建 福州 350116；2.福州外語外貿(mào)學院 語數(shù)教學部，福建 福州 350202)

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基于系統(tǒng)動力學的組織視角隱性知識管理仿真

陳可嘉1，陳鵬1，陳洪2

(1.福州大學 經(jīng)濟與管理學院，福建 福州 350116；2.福州外語外貿(mào)學院 語數(shù)教學部，福建 福州 350202)

隱性知識是實現(xiàn)知識轉(zhuǎn)化和創(chuàng)造的基礎，也是組織自主創(chuàng)新的關鍵。運用系統(tǒng)動力學方法從隱性知識發(fā)掘子模塊、隱性知識主體與客體間轉(zhuǎn)換子模塊和隱性知識創(chuàng)新成果子模塊3個方面，建立系統(tǒng)動力學存量流量圖。模型的仿真結(jié)果表明，當知識吸收度與轉(zhuǎn)移意愿在一定水平之上時，隱性知識發(fā)掘能力才能有效發(fā)揮作用；知識更新率具有滯后效應，只有將知識更新率與隱性知識吸收度相結(jié)合，隱性知識主客體轉(zhuǎn)換能力才能增強；知識顯性化程度與隱性知識管理水平才能源源不斷給組織帶來隱性知識創(chuàng)新收益。

組織；隱性知識管理；仿真；系統(tǒng)動力學

知識經(jīng)濟時代，知識是最根本的戰(zhàn)略性資源。知識通常被分為兩類：顯性知識與隱性知識，相對顯性知識而言，隱性知識更加受組織青睞。原因在于從組織的自身利益角度考慮，任何組織都希望自身所掌握的獨特知識被組織內(nèi)部所利用的同時，對外界又能保持高度的保密性。而隱性知識獨有的特征，如意會性與難言性正好符合組織的要求，成為了構(gòu)建組織競爭優(yōu)勢的關鍵。但也正是由于隱性知識的意會性、難言性等特征，使得該類知識的指導性、概念性和經(jīng)驗性的成分相對較大，難以得到量化，若是組織缺乏有效的管理，則會嚴重打擊掌握隱性知識員工的工作狀態(tài)，最終造成人才的大量流失。因此，探討隱性知識管理具有重要的意義。

20世紀90年代，日本學者提出了SECI模型，加深組織對知識管理和知識創(chuàng)造的認識[1]。隨后，GARCIA等提出隱性知識可劃分為強隱性知識、中等隱性知識及弱隱性知識[2]。NONAKA等通過理論分析認為隱性知識的高度個人化、難以溝通和嵌入性等特點加大了知識管理的難度，不利于組織知識集成能力的提高[3]。CHEN等通過實證研究發(fā)現(xiàn)隱性知識在組織的戰(zhàn)略制定上扮演著更重要的角色[4]。RIBEIRO提出了管理隱性知識的概念性框架，并描述了該框架的可實踐性[5]。何明芮等提出了隱性知識未來研究的趨勢與方向，建議從隱性知識共享角度去研究隱性知識[6]。陳媛媛認為通過知識的獲取、轉(zhuǎn)移及共享可以對組織的知識進行管理與創(chuàng)新[7]。程慧平等從知識工作者的角度對隱性知識管理滿意度與管理改進措施等方面進行探討[8]。肖振紅等的研究表明隱性技巧、隱性經(jīng)歷經(jīng)驗等在企業(yè)競爭過程中扮演著重要的角色[9]。

綜上所述，現(xiàn)有的文獻大多是從理論角度出發(fā)研究隱性知識，缺少相關的實證研究。對于隱性知識而言，其隱蔽性與復雜性的特征使得隱性知識每一階段的知識學習運用都是相互作用、相互影響的，可見隱性知識具有系統(tǒng)性與反饋性的特點，僅通過線性研究是不全面的。此外，相較于個人對隱性知識學習的能動性而言，組織的有效參與和推動可以產(chǎn)生更加明顯的效果。鑒于此，筆者從組織視角出發(fā)，分析組織對隱性知識管理的主要任務，利用系統(tǒng)動力學方法，對組織視角下的隱性知識管理進行仿真。

1　隱性知識管理因果分析

何曉蘭等認為組織對隱性知識管理的主要任務可劃分為3部分：隱性知識的發(fā)掘、隱性知識主客體角色轉(zhuǎn)換和隱性知識創(chuàng)新[10]。因此，從隱性知識的發(fā)掘、主客體角色互換和隱性知識創(chuàng)新這3方面進行研究，所確定的系統(tǒng)模型結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1　隱性知識系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型

1.1隱性知識發(fā)掘子模塊

隱性知識發(fā)掘子模塊主要包括隱性知識主體、轉(zhuǎn)移意愿與知識吸收度。隱性知識主體對自身掌握的隱性知識轉(zhuǎn)移意愿越大，隱性知識才能更大程度地被社會化、顯性化和共享，從而增加隱性知識主體人數(shù)。從該角度出發(fā)，組織應該提高自身的參與度，加強對隱性知識主體的引導，激發(fā)其對隱性知識的轉(zhuǎn)移意愿與共享意愿。同樣隱性知識的吸收度越高，才能將晦澀的隱性知識成功“內(nèi)化”，隱性知識主體的人數(shù)才會越多，從而組織的隱性知識發(fā)掘能力變得越強。隱性知識發(fā)掘子模塊因果關系如圖2所示。

圖2　隱性知識發(fā)掘子模塊因果關系

1.2隱性知識主客體轉(zhuǎn)換子模塊

隱性知識主客體互換子模塊包括隱性知識主體人數(shù)、知識客體人數(shù)、知識更新和知識吸收度等因素。當知識更新率提高時，組織中的知識客體人數(shù)不斷增加，提高了組織中的競爭態(tài)勢，在高強度競爭環(huán)境的壓力下，為了不被組織淘汰，使得知識客體人數(shù)提高了對知識的吸收度，而知識吸收度的提高反過來又會促進組織中隱性知識主客體的轉(zhuǎn)換，從而增加了知識主體的人數(shù)。隱性知識主客體轉(zhuǎn)換子模塊因果關系如圖3所示。

圖3　隱性知識主客體轉(zhuǎn)換子模塊因果關系

1.3隱性知識創(chuàng)新子模塊

隱性知識創(chuàng)新子模塊主要包括隱性知識主體人數(shù)、知識創(chuàng)新成果、創(chuàng)新收益和引進人員等因素。當知識主體人數(shù)增加時，則會提高組織的學習能力與成長能力，促進組織的知識創(chuàng)新成果，越來越多的新技術(shù)、新創(chuàng)意不斷被發(fā)明創(chuàng)造出來，從而增加了組織的創(chuàng)新收益；由于知識創(chuàng)新成果能給組織帶來更多的收益，促使組織更積極地引進人才，進而促進知識主體人數(shù)增加。隱性知識創(chuàng)新子模塊因果關系如圖4所示。

圖4　隱性知識創(chuàng)新子模塊因果關系

2　組織視角隱性知識管理的流圖分析

根據(jù)上述因果反饋圖和各子模塊的機制分析，構(gòu)建組織視角隱性知識管理流圖，如圖5所示。

模型涉及到的主要方程有：

知識主體人數(shù)=INTEG(知識主體增加量-轉(zhuǎn)移數(shù)量-知識主體辭退量，10)；

知識客體人數(shù)=INTEG(轉(zhuǎn)移數(shù)量-知識客體辭退量，10)；

知識創(chuàng)新成果=INTEG(知識創(chuàng)新量，10)；

知識主體增加量=引進人員×轉(zhuǎn)移意愿+知識客體人數(shù)×知識吸收度；

知識主體轉(zhuǎn)移量=知識更新率×知識主體人數(shù)；

知識主體辭退量=STEP(0.1×知識主體人數(shù)+1，3)；

知識客體辭退量=STEP(0.25×知識客體人數(shù)+2，1)；

隱性知識創(chuàng)新量=顯性化程度×隱性知識管理水平×知識主體人數(shù)；

引進人員=創(chuàng)新收益×引進人員政策；

創(chuàng)新收益=隱性知識創(chuàng)新成果；

知識吸收度=40%；

圖5　組織視角下隱性知識管理系統(tǒng)動力學流圖

轉(zhuǎn)移意愿=20%；

知識更新率=25%；

顯性化程度=40%；

隱性知識管理水平=30%；

人員政策=35%。

3　仿真與結(jié)果分析

3.1隱性知識發(fā)掘

將隱性知識吸收度從40%逐步提高到70%，隱性知識轉(zhuǎn)移意愿從20%逐步提高到50%，不同知識吸收度、轉(zhuǎn)移意愿對知識主體人數(shù)影響如圖6所示。從圖6可看出，在前3個月，隱性知識主體人數(shù)增長緩慢，3個月后，隱性知識主體人數(shù)開始呈現(xiàn)出較為明顯的增長趨勢；當知識吸收度為40%、50%，轉(zhuǎn)移意愿為20%、30%時，知識主體人數(shù)增長不大，甚至有減少的趨勢，這表明當其他條件不變情況下，為了使隱性知識主體人數(shù)有顯著增長，知識吸收度最低值為60%或轉(zhuǎn)移意愿最低值應該為40%；此外，知識主體人數(shù)總體上隨著知識吸收度的提高而增加，組織的隱性知識吸收度、轉(zhuǎn)移意愿與隱性知識發(fā)掘能力呈正相關。

圖6　不同知識吸收度、轉(zhuǎn)移意愿對知識主體人數(shù)影響

3.2隱性知識主客體間的轉(zhuǎn)換

在隱性知識主客體轉(zhuǎn)換子模塊中，影響組織知識主客體轉(zhuǎn)換的主要因素是知識更新率。因此，在其他條件不變的情況下，令知識吸收度為40%，將知識更新率從25%逐步提高到75%，觀察知識主體與知識客體人數(shù)的變化規(guī)律，如圖7所示。

圖7　知識吸收度40%時，不同知識更新率對知識主客體人數(shù)影響

從圖7可看出，當其他條件不變的情況下，隨著知識更新率的增加，知識主體人數(shù)先減少后增多，造成該結(jié)果的主要原因是當知識更新率提高時，越來越多的知識主體由于知識體系的滯后性，不適應組織發(fā)展而轉(zhuǎn)變?yōu)橹R客體，因此從圖7(a)中的前半期變化趨勢看，知識更新率越高，知識主體人數(shù)越少；然后，隨著知識主體轉(zhuǎn)移量越來越多，造成知識客體人數(shù)顯著提升，從總體上看，反過來促進了知識主體人數(shù)的增加，因此從圖7(a)中后期變化趨勢來講，組織的知識更新率越高，知識主體人數(shù)越多，并且隨著時間的演變，高知識更新率所帶來的知識主體人數(shù)上升趨勢愈加顯著。

然而，盡管總體上知識更新率提高，知識主體認識也相應提高，但是，由于知識更新率的滯后性，造成知識主體人數(shù)提高程度并不盡如人意，甚至是相當緩慢，也就是知識更新率對組織隱性知識管理提升程度有限。從上述分析可知，隱性知識主客體轉(zhuǎn)換子系統(tǒng)還受到知識吸收度的影響，因此，將兩者結(jié)合分析是有必要的。為此，筆者適當改變知識吸收度，即將知識吸收度從初始的40%調(diào)整為60%，得到新的仿真結(jié)果如圖8所示。

圖8　知識吸收度60%時，不同知識更新率對知識主客體人數(shù)影響

從圖8可看出，當知識吸收度為60%時，隨著知識更新率的提高，知識主體增長的滯后時間已經(jīng)縮短很多，從第6個月開始，知識主體的人數(shù)就有顯著的增長；且知識客體的人數(shù)相較于圖7也有了較大變化，后期幾乎呈指數(shù)增長?？梢钥闯稣{(diào)整知識吸收度后，隱性知識主客體轉(zhuǎn)換機制更加靈活了。由此可見，在隱性知識主客體轉(zhuǎn)換子模塊當中，僅僅強調(diào)知識更新率，知識主體人數(shù)增長緩慢，并不能給隱性知識管理帶來更多的優(yōu)勢；只有配合知識吸收度的調(diào)整，才能給隱性知識管理帶來質(zhì)的飛躍。

3.3隱性知識創(chuàng)新成果

將知識顯性化程度從40%逐步提高到80%，隱性知識管理水平從30%逐步提高到70%，觀察知識創(chuàng)新成果的變化，如圖9所示。

圖9　不同顯性化程度、知識管理水平對隱性知識創(chuàng)新成果的影響

從圖9可看出，在系統(tǒng)其他條件不變的情況下，提高知識顯性化程度與隱性知識管理水平能使隱性知識創(chuàng)新成果大幅度提高。但顯性化程度與隱性知識管理水平對于提高隱性知識創(chuàng)新成果并不是永久性的，隨著時間的增加，每條曲線都將趨于平緩，這意味著無論是顯性化程度還是隱性知識管理水平，都不是隱性知識管理創(chuàng)新成果的根本動力，最終曲線趨于平緩說明兩者可以保留隱性知識的創(chuàng)新成果，但真正給予隱性知識創(chuàng)新成果源動力的是組織中知識主體人數(shù)。

4　結(jié)論

筆者運用系統(tǒng)動力學方法，構(gòu)建出組織視角隱性知識管理的系統(tǒng)動力學模型。研究結(jié)果表明：①當知識吸收度或轉(zhuǎn)移意愿分別達到60%、40%時，組織的隱性知識挖掘能力才能大幅度提高，進而提高隱性知識管理；②知識更新率對隱性知識管理的影響具有滯后性，僅強調(diào)隱性知識的更新率并不能有效提高隱性知識主客體轉(zhuǎn)換能力，組織只有在其知識吸收度處于較高水平的情況下，提高知識更新率，才能大大降低知識更新率的滯后效應，并顯著提高隱性知識主客體轉(zhuǎn)換水平，從而提高組織隱性知識管理；③知識顯性化程度與隱性知識管理水平并不能無限提高組織的隱性知識創(chuàng)新成果，組織只有將更多的創(chuàng)新收益用于引進人才，才能從根本上提升組織創(chuàng)新成果，提高組織隱性知識管理水平。

[1]NONAKA I, TAKEUCHI H.The knowledge creating company:how Japanese companies create the dynamics of innovation [J].Long Range Planning，1996,29(4)：592-594.

[2]GARCIA A C, STANDLEE A I, BECHKOFF J, et al.Ethnographic approaches to the internet and computer mediated communication[J].Journal of Contemporary Ethnography, 2009,38(1):52-84.

[3]NONAKA I,KROGH G V.Tacit knowledge and knowledge conversion: controversy and advancement in organizational knowledge creation theory[J].Organization Science, 2009,20(3):635-652.

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[9]肖振紅,李妍.隱性知識對企業(yè)競爭優(yōu)勢作用機理的實證研究[J].哈爾濱工程大學學報,2014(2):256-260.

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Tacit Knowledge Management Simulation of Organization Perspective Based on System Dynamics

CHEN Kejia, CHEN Peng, CHEN Hong

Effective managing tacit knowledge is the basis of knowledge conversion and the key of innovation.Dividing the tacit knowledge management into three sub-modules that is, tacit knowledge discovery sub-module, tacit knowledge conversion between the subject and the object sub-module and tacit knowledge innovation sub-module by using system dynamics method,and then conducting the system dynamics model.The result shows that tacit knowledge discovery can not play key role until the abortion of knowledge and willingness of transfer above certain levels.The rate of knowledge updating has a lag and tacit knowledge management and explicit of tacit knowledge can not bring a steady stream of income on tacit knowledge innovation for the organization.

organization; tacit knowledge management; simulation; system dynamics

CHEN Kejia:Prof.; School of Economic & Management, Fuzhou University, Fuzhou 350116, China.

2095-3852(2016)04-0441-05

A

2016-03-22.

陳可嘉(1978-)，男，福建福州人，福州大學經(jīng)濟與管理學院教授.

國家自然科學基金項目(71401039)；教育部新世紀優(yōu)秀人才支持計劃基金項目(NCET-11-0903).

F062.3

10.3963/j.issn.2095-3852.2016.04.010