廖夢潔， 張 健, 何 瓊

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基于EBP模型的服務(wù)化制造業(yè)集群知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

廖夢潔， 張 健, 何 瓊

(北京信息科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院， 北京 100192)

通過與傳統(tǒng)制造業(yè)集群的對(duì)比，分析了服務(wù)化制造產(chǎn)業(yè)集群的知識(shí)共享過程，識(shí)別了服務(wù)化制造業(yè)集群知識(shí)共享過程中關(guān)系、利益與知識(shí)共享能力三方面的知識(shí)流并生風(fēng)險(xiǎn)，構(gòu)建了基于EBP(熵值法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法)的服務(wù)化制造業(yè)集群知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)組合評(píng)價(jià)模型。通過實(shí)證分析驗(yàn)證了模型的有效性與合理性，并通過與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的誤差對(duì)比分析，證實(shí)了該模型在知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方面的準(zhǔn)確度更高。所提供的模型方法可為服務(wù)化制造業(yè)集群企業(yè)知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)管理提供決策支持。

服務(wù)化制造業(yè)； 產(chǎn)業(yè)集群； 知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)； 組合評(píng)價(jià)

LIAOMengJie,ZHANGJian,HEQiong

(CollegeofEconomicsandManagement,BeijingInformationScience&TechnologyUniversity,Beijing100192，China)

Keywords：service-orientedmanufacturing;industrialclusters;knowledgesharingrisk;combinationevaluation

傳統(tǒng)制造業(yè)集群經(jīng)營模式正在發(fā)生深刻的變革。隨著國家對(duì)工業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)的大力推動(dòng)以及信息化進(jìn)程的不斷推進(jìn)，市場需求由產(chǎn)品導(dǎo)向轉(zhuǎn)向產(chǎn)品服務(wù)系統(tǒng)導(dǎo)向，產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈中的高價(jià)值環(huán)節(jié)由制造環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)向服務(wù)環(huán)節(jié)[1]，使得集群內(nèi)的傳統(tǒng)制造企業(yè)轉(zhuǎn)型為服務(wù)型制造企業(yè)，積極引導(dǎo)客戶全程參與產(chǎn)品的生產(chǎn)過程，并為之提供“綜合性解決方案”的產(chǎn)品服務(wù)[2]，在滿足顧客個(gè)性化需求的同時(shí)獲得多環(huán)節(jié)價(jià)值鏈利潤。傳統(tǒng)制造業(yè)集群在龍頭成員企業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的帶動(dòng)下，逐步成為以服務(wù)型制造企業(yè)為主體、集群內(nèi)其他企業(yè)協(xié)同向服務(wù)化過渡的產(chǎn)業(yè)集群，本文將其簡稱為服務(wù)化制造業(yè)集群。

制造業(yè)集群內(nèi)企業(yè)間不可避免地存在知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)。集群內(nèi)的知識(shí)共享可以按照分享意愿分為2種形式：1)集群的地域根植性所帶來集群企業(yè)間的知識(shí)外溢，在集群內(nèi)形成非主動(dòng)的知識(shí)共享；2)集群企業(yè)為了在激烈的市場競爭中獲得優(yōu)勢，自發(fā)地形成戰(zhàn)略聯(lián)盟進(jìn)行知識(shí)協(xié)同創(chuàng)新，主動(dòng)進(jìn)行知識(shí)的共享。無論何種形式的知識(shí)共享，都會(huì)受到機(jī)會(huì)主義、共享過程管理不完善等多方面因素的威脅，使企業(yè)面臨陷入知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)的窘境。

較傳統(tǒng)制造業(yè)集群而言，服務(wù)化制造業(yè)集群更易出現(xiàn)知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)。隨著客戶參與度的提升，對(duì)客戶需求的及時(shí)響應(yīng)僅依靠單一企業(yè)很難實(shí)現(xiàn)，需整合產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)的生產(chǎn)與服務(wù)資源，通過共同協(xié)作來及時(shí)滿足顧客的需求，這一過程必然增加了集群成員企業(yè)間知識(shí)交流的機(jī)會(huì)。由于顧客參與度的提升、市場的自由競爭性以及知識(shí)交流的增多等多方面因素影響，知識(shí)共享并生的知識(shí)泄露風(fēng)險(xiǎn)也隨之加劇。

因此，本文對(duì)傳統(tǒng)與服務(wù)化兩類制造業(yè)集群的知識(shí)共享過程進(jìn)行系統(tǒng)辨識(shí)，并在此基礎(chǔ)上，梳理服務(wù)化集群知識(shí)共享過程中各知識(shí)流并生的知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)，結(jié)合相關(guān)研究建立服務(wù)化制造業(yè)集群知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系。在汲取相關(guān)研究方法不足的基礎(chǔ)上，借鑒組合評(píng)價(jià)的思想，構(gòu)建了熵值法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相融合的EBP組合評(píng)價(jià)模型，并應(yīng)用實(shí)例分析對(duì)模型的有效性和可行性進(jìn)行驗(yàn)證。

1 服務(wù)化制造業(yè)集群的知識(shí)共享過程

由于形成機(jī)制、組織形式等方面的差異，不同類型集群的業(yè)務(wù)主體與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)各不相同[3]。我國傳統(tǒng)制造業(yè)集群的服務(wù)化轉(zhuǎn)型主要依靠集群內(nèi)大型企業(yè)自身的業(yè)務(wù)改善與運(yùn)營模式的轉(zhuǎn)變，帶動(dòng)集群內(nèi)其他合作企業(yè)共同完成服務(wù)化轉(zhuǎn)型。本文主要研究以核心制造企業(yè)為中心，其橫向競爭關(guān)系企業(yè)與縱向供應(yīng)鏈關(guān)系成員相聯(lián)系的集群業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)。然而產(chǎn)業(yè)集群不僅是依靠供應(yīng)物流網(wǎng)絡(luò)緊密聯(lián)系的空間積聚體，更是一個(gè)以知識(shí)與信息為紐帶所形成的知識(shí)整合體。成員企業(yè)通過集群這一獨(dú)特的媒介進(jìn)行大量知識(shí)與信息的交互與傳遞，使其成為一個(gè)多層次、多維度、多因素的復(fù)雜知識(shí)系統(tǒng)。在這個(gè)知識(shí)系統(tǒng)中，各個(gè)集群企業(yè)間存在著一種相互依存與協(xié)作的互利互惠關(guān)系。本文將傳統(tǒng)制造業(yè)集群與服務(wù)化制造業(yè)集群的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)圖總結(jié)為圖1(a)、圖1(b)，將圖中兩類集群知識(shí)流的傳遞內(nèi)容和可能存在的風(fēng)險(xiǎn)總結(jié)為表1。

核心制造企業(yè)是集群內(nèi)部知識(shí)創(chuàng)造的引擎以及知識(shí)網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)散源，具有較多的技術(shù)資源和較高的創(chuàng)新能力，是產(chǎn)業(yè)集群與外部領(lǐng)域聯(lián)絡(luò)的“橋梁”，在集群內(nèi)部，為從事零部件加工或狹窄范圍產(chǎn)品生產(chǎn)的中小規(guī)模供應(yīng)商提供生存所需要的主要業(yè)務(wù)來源，連同供應(yīng)企業(yè)與互補(bǔ)企業(yè)形成以自身為中心的知識(shí)共享小團(tuán)體。不同于傳統(tǒng)制造企業(yè)，服務(wù)型制造企業(yè)雖然避免了經(jīng)銷商不當(dāng)?shù)美a(chǎn)生的利益風(fēng)險(xiǎn)，但為了開拓更廣泛的業(yè)務(wù)市場，提升對(duì)顧客需求的響應(yīng)效率，不得不加強(qiáng)與供應(yīng)企業(yè)和互補(bǔ)企業(yè)的知識(shí)協(xié)同創(chuàng)新(如圖1(a)的①、②、③)，積極通過知識(shí)共享平臺(tái)分享企業(yè)內(nèi)部的知識(shí)庫、專利、技術(shù)信息、商業(yè)信息、經(jīng)營信息等機(jī)密信息，在合作企業(yè)間傳閱圖紙、資料和說明書等機(jī)密資料[4]，一旦疏于管理或信任缺失，極易造成核心知識(shí)的外溢，出現(xiàn)知識(shí)泄露風(fēng)險(xiǎn)，甚至導(dǎo)致合作企業(yè)間合作關(guān)系的破裂。此外，成員企業(yè)是否具備合理編碼隱性知識(shí)的能力以及對(duì)合作企業(yè)所傳遞知識(shí)的吸納能力，都對(duì)集群企業(yè)知識(shí)共享的效果造成很大影響。

區(qū)別于傳統(tǒng)制造企業(yè)，服務(wù)型制造企業(yè)將既有實(shí)物產(chǎn)品作為工具或平臺(tái)，向顧客提供與物品相關(guān)的服務(wù)(如圖1(a)的④、⑤)，而非向客戶售賣本身，企業(yè)通過顧客的參與式設(shè)計(jì)、制造和銷售，與其建立業(yè)務(wù)聯(lián)系(如圖1(b)的④)，不再需要獨(dú)立的經(jīng)銷商將產(chǎn)品推向市場，由此完全避免了與經(jīng)銷商由于信息不對(duì)稱產(chǎn)生的利益風(fēng)險(xiǎn)，但卻增加了顧客對(duì)企業(yè)核心技術(shù)、信息等內(nèi)部知識(shí)的了解。由于市場競爭的自由性，客戶可以自由選擇企業(yè)進(jìn)行合作，在比較選擇的過程中，客戶將了解到多個(gè)同類企業(yè)的服務(wù)模式與報(bào)價(jià)，甚至得到相應(yīng)的技術(shù)信息與商業(yè)機(jī)密，客戶極易成為競爭企業(yè)間知識(shí)流動(dòng)的渠道，甚至成為服務(wù)化制造業(yè)集群信息外溢的重要隱患(如圖1(a)中的⑦)。

對(duì)于集群內(nèi)以核心企業(yè)為競爭對(duì)手的同類企業(yè)而言，努力迎合市場需求，擴(kuò)大自身經(jīng)營業(yè)務(wù)范圍、提高自身核心競爭力是企業(yè)長久發(fā)展的目標(biāo)。由于集群內(nèi)成員企業(yè)業(yè)務(wù)的同質(zhì)化以及集群地域的根植性，競爭企業(yè)間可能具有共同的供應(yīng)商或協(xié)同合作企業(yè)，由此提升了競爭企業(yè)間知識(shí)外溢的機(jī)會(huì)(如圖1(a)的⑥、圖1(b)中的⑧)。同時(shí)，市場競爭的自由性以及服務(wù)型制造行業(yè)的特殊性，使得顧客成為同類競爭企業(yè)間知識(shí)交流的媒介，為競爭企業(yè)提供了搶奪核心制造企業(yè)客戶、拓寬業(yè)務(wù)市場以及了解對(duì)手核心知識(shí)的機(jī)會(huì)。此外，競爭企業(yè)間存在的由社會(huì)關(guān)系較好的員工群體組成的非正式團(tuán)體交流或核心部門人才的流失，也提升了企業(yè)核心知識(shí)泄露的風(fēng)險(xiǎn)。

圖1 服務(wù)化制造業(yè)和傳統(tǒng)制造業(yè)集群知識(shí)網(wǎng)絡(luò)圖

知識(shí)流知識(shí)流代碼傳統(tǒng)服務(wù)化傳遞內(nèi)容可能存在的風(fēng)險(xiǎn)共有知識(shí)流①①顯性知識(shí):使用說明書、合同、庫存等隱形知識(shí):生產(chǎn)能力、資金實(shí)力、經(jīng)營信息等契約終止風(fēng)險(xiǎn)、知識(shí)接收風(fēng)險(xiǎn)、泄露風(fēng)險(xiǎn)、信任缺失風(fēng)險(xiǎn)②②顯性知識(shí):合同、訂單等隱形知識(shí):技術(shù)支持、發(fā)展計(jì)劃、客戶需求等知識(shí)技術(shù)管理風(fēng)險(xiǎn)、接收風(fēng)險(xiǎn)、核心知識(shí)泄露風(fēng)險(xiǎn)、信任缺失風(fēng)險(xiǎn)③③顯性知識(shí):知識(shí)庫、專利、技術(shù)手冊(cè)、合同、訂單、研究報(bào)告、使用說明等隱性知識(shí):培訓(xùn)、技術(shù)指導(dǎo)、經(jīng)營信息等信任缺失風(fēng)險(xiǎn)、核心知識(shí)泄露風(fēng)險(xiǎn)、利益分配不均、知識(shí)接收風(fēng)險(xiǎn)、契約終止風(fēng)險(xiǎn)⑧⑥顯性知識(shí):基本不存在隱性知識(shí):非正式團(tuán)體交流、人才流失、共有的供應(yīng)組織與互補(bǔ)組織產(chǎn)生的知識(shí)傳遞等核心知識(shí)泄露風(fēng)險(xiǎn)、利益分配不均特有知識(shí)流———④顯性知識(shí):價(jià)格、產(chǎn)品使用說明等隱性知識(shí):服務(wù)包、生產(chǎn)能力等知識(shí)技術(shù)管理風(fēng)險(xiǎn)、接收風(fēng)險(xiǎn)、核心知識(shí)泄露風(fēng)險(xiǎn)———⑤顯性知識(shí):合同、競爭企業(yè)報(bào)價(jià)等隱性知識(shí):客戶需求等知識(shí)編碼能力風(fēng)險(xiǎn)、契約終止風(fēng)險(xiǎn)———⑦顯性知識(shí):價(jià)格、競爭企業(yè)的報(bào)價(jià)等隱形知識(shí):客戶需求、服務(wù)能力、公司實(shí)力、競爭企業(yè)的服務(wù)信息等核心知識(shí)泄露風(fēng)險(xiǎn)、契約終止風(fēng)險(xiǎn)、知識(shí)接收風(fēng)險(xiǎn)④、⑥———顯性知識(shí):產(chǎn)品使用說明、合同、銷量、維修或銷售記錄等隱性知識(shí):培訓(xùn)、技術(shù)指導(dǎo)、經(jīng)營狀況、客戶偏好、客戶需求等知識(shí)技術(shù)管理風(fēng)險(xiǎn)、接收風(fēng)險(xiǎn)、核心知識(shí)泄露風(fēng)險(xiǎn)、知識(shí)編碼能力風(fēng)險(xiǎn)、利益分配不均、信任缺失風(fēng)險(xiǎn)⑤、⑦———顯性知識(shí):使用說明、合同、價(jià)格等隱性知識(shí):使用指導(dǎo)、技術(shù)培訓(xùn)、客戶需求、價(jià)格彈性、競爭企業(yè)的服務(wù)信息等知識(shí)技術(shù)管理風(fēng)險(xiǎn)、知識(shí)編碼能力風(fēng)險(xiǎn)、核心知識(shí)泄露風(fēng)險(xiǎn)、契約終止風(fēng)險(xiǎn)、知識(shí)接收風(fēng)險(xiǎn)

2 服務(wù)化制造業(yè)集群知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)類型識(shí)別

目前，對(duì)于企業(yè)間知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)的研究大多以供應(yīng)鏈、虛擬組織、知識(shí)聯(lián)盟和組織網(wǎng)絡(luò)等為研究對(duì)象，以合作創(chuàng)新、組織關(guān)系、知識(shí)特性等某一方面或幾方面為視角，將知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分類。Trkman等[5]建立了包括合作性質(zhì)、網(wǎng)絡(luò)性質(zhì)、關(guān)系程度、知識(shí)傳遞方式與合作范圍在內(nèi)的多模式組織網(wǎng)絡(luò)知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)分類框架。Marabelli等[6]以實(shí)踐為視角，重點(diǎn)研究了知識(shí)轉(zhuǎn)移所帶來的組織網(wǎng)絡(luò)知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)。汪忠等[7]以企業(yè)間合作創(chuàng)新知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)風(fēng)險(xiǎn)的形成原因?yàn)檠芯拷嵌?，從組織特性、知識(shí)產(chǎn)權(quán)特性、知識(shí)產(chǎn)權(quán)環(huán)境伴生風(fēng)險(xiǎn)3方面對(duì)知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行研究。李穎等[8]從關(guān)系、知識(shí)和環(huán)境3方面為視角對(duì)引發(fā)聯(lián)盟合作中知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)的根源進(jìn)行研究。魏奇峰等[9]根據(jù)知識(shí)鏈組織間知識(shí)共享過程將知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)分為6種：決策風(fēng)險(xiǎn)、道德風(fēng)險(xiǎn)、關(guān)系風(fēng)險(xiǎn)、技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)、知識(shí)外溢風(fēng)險(xiǎn)和知識(shí)共享不足或過度風(fēng)險(xiǎn)。李柏洲等[10]主要從6個(gè)范疇：知識(shí)特性、知識(shí)轉(zhuǎn)移過程、知識(shí)發(fā)送方、知識(shí)接收方、主體距離與主體關(guān)系研究影響知識(shí)轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)?，F(xiàn)有研究對(duì)于服務(wù)化集群知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)的分類具有一定參考價(jià)值，但由于服務(wù)化集群自身的特點(diǎn)，并不能完全適用于知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)的情況。

知識(shí)共享作為服務(wù)化制造業(yè)集群企業(yè)協(xié)同合作中最基本的活動(dòng)，是一項(xiàng)以良好合作關(guān)系為根基，以知識(shí)共享能力為保障，以利潤最大化為目的的企業(yè)間知識(shí)交流活動(dòng)。1)服務(wù)化制造業(yè)集群企業(yè)為了及時(shí)滿足客戶的需求，獲得利益空間更大的服務(wù)性收益，必須提升與客戶和合作企業(yè)的知識(shí)流動(dòng)強(qiáng)度與知識(shí)共享頻率，所以對(duì)于企業(yè)間的關(guān)系依賴程度大于其他合作關(guān)系。在與服務(wù)化制造業(yè)集群企業(yè)(中關(guān)村高新技術(shù)園區(qū)企業(yè))座談中發(fā)現(xiàn)，企業(yè)一旦發(fā)現(xiàn)合作對(duì)象出現(xiàn)過不良信譽(yù)記錄，將會(huì)大大影響對(duì)伙伴企業(yè)的印象，無法給予足夠的信任進(jìn)行更進(jìn)一步的合作，為了避免不必要的損失，甚至將會(huì)及時(shí)終止合作關(guān)系。2)知識(shí)共享的技術(shù)手段是企業(yè)自身保證知識(shí)安全、全面到達(dá)接受方的能力，能力的大小直接影響到知識(shí)傳遞成功率及安全性的高低，是知識(shí)共享過程的保障。3)集群為了追求價(jià)值更高的服務(wù)性收益進(jìn)行服務(wù)化轉(zhuǎn)型，根本目的在于提升企業(yè)的利潤空間，服務(wù)化集群頻繁的知識(shí)共享活動(dòng)同樣以利益最大化為集群企業(yè)的最終目的。

本文服務(wù)化集群知識(shí)共享活動(dòng)的特性為依據(jù)，結(jié)合相關(guān)研究對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的分類、服務(wù)化集群可能出現(xiàn)的知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)(表1)，按照基礎(chǔ)、過程、目的3個(gè)階段將服務(wù)化制造業(yè)集群的知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)從關(guān)系、利益和能力3方面進(jìn)行分類(如圖2)。

圖2 服務(wù)化制造業(yè)集群知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)架構(gòu)

2.1 關(guān)系風(fēng)險(xiǎn)

集群內(nèi)的業(yè)務(wù)關(guān)系網(wǎng)是一個(gè)嚴(yán)格意義上不受法律約束的組織關(guān)系網(wǎng)，成員企業(yè)存在背景、目標(biāo)與預(yù)期不同，所以成員對(duì)知識(shí)共享和知識(shí)專有存在著天然的“邊界矛盾”[11]。關(guān)系風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生原因主要分為有意識(shí)的知識(shí)泄露和無意識(shí)的知識(shí)外溢兩類。有意識(shí)的泄露所導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)主要由于各合作企業(yè)的合作目的、動(dòng)機(jī)、地位的不同，無法向著共同利益運(yùn)作，不能按照契約或滿足所有成員期望的方式進(jìn)行知識(shí)共享[12]。在企業(yè)合作過程中，由于知識(shí)的模糊性，合作契約具有極大的局限性，為成員企業(yè)的機(jī)會(huì)主義留下了可乘之機(jī)[9]。成員企業(yè)潛在的機(jī)會(huì)主義將會(huì)對(duì)企業(yè)間的信任度產(chǎn)生直接影響，降低企業(yè)知識(shí)共享的意愿，甚至導(dǎo)致企業(yè)放棄合作機(jī)會(huì)，終止契約。企業(yè)在合作過程中若出現(xiàn)信任缺失，將造成知識(shí)共享不足，從而影響到知識(shí)整合和知識(shí)創(chuàng)新的效率。無意的外溢所導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)主要由于知識(shí)傳遞過程中，無法避免的知識(shí)外溢使成員企業(yè)無意識(shí)地失去了作為他們核心競爭優(yōu)勢的知識(shí)和技術(shù)。競爭優(yōu)勢的喪失往往會(huì)打破競爭地位的均衡，強(qiáng)大方視弱小方為累贅，從而造成溝通與合作的困難，使合作關(guān)系面臨分裂；弱小方在此次合作中，則只能受人擺布[10]。

2.2 利益風(fēng)險(xiǎn)

集群企業(yè)進(jìn)行知識(shí)共享的出發(fā)點(diǎn)是開拓業(yè)務(wù)市場，提升自身核心競爭能力，最終目的是使企業(yè)獲得長遠(yuǎn)利益。依據(jù)亞當(dāng)斯的公平理論，一旦各參與方自我感知的利益分配標(biāo)準(zhǔn)差異較大時(shí)，就會(huì)感到不公平。Ouchi[13]將分配機(jī)制的公平性作為知識(shí)共享的必須條件。若在知識(shí)共享過程中，無論是由于龍頭企業(yè)對(duì)小企業(yè)的利益侵占，還是未按照契約分配利益，一旦合作過程中企業(yè)蒙受利益風(fēng)險(xiǎn)，將直接影響知識(shí)共享的積極性與合作意愿，甚至可能導(dǎo)致個(gè)別企業(yè)為獲取短期利益損害他人利益的情況發(fā)生，這將造成知識(shí)供應(yīng)鏈內(nèi)部知識(shí)的外溢，為成員企業(yè)帶來不必要的損失。

2.3 能力風(fēng)險(xiǎn)

知識(shí)共享能力風(fēng)險(xiǎn)(簡稱能力風(fēng)險(xiǎn))按照知識(shí)傳遞的過程(如圖2)分為知識(shí)接收風(fēng)險(xiǎn)、知識(shí)技術(shù)管理風(fēng)險(xiǎn)、知識(shí)編碼能力風(fēng)險(xiǎn)與知識(shí)泄露風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)于知識(shí)傳遞方而言，由于技術(shù)、經(jīng)驗(yàn)等隱性知識(shí)的編碼難度較大，增加了知識(shí)的交易成本，同時(shí)提升了知識(shí)專用性風(fēng)險(xiǎn)[14]，如果知識(shí)傳遞方具有較弱的知識(shí)表達(dá)能力，在知識(shí)傳遞過程中易出現(xiàn)知識(shí)共享不完全的現(xiàn)象，造成知識(shí)接收方對(duì)知識(shí)的理解和吸納困難，引起這一不良后果的風(fēng)險(xiǎn)稱為知識(shí)編碼能力風(fēng)險(xiǎn)。知識(shí)技術(shù)管理風(fēng)險(xiǎn)受到知識(shí)傳遞過程中客觀條件因素的影響，關(guān)系到知識(shí)共享平臺(tái)與知識(shí)管理制度的完善程度、知識(shí)傳遞媒介的豐富度，具有監(jiān)督效力的管理制度、多樣化的知識(shí)傳遞媒介以及完善的知識(shí)轉(zhuǎn)移平臺(tái)為集群企業(yè)的知識(shí)共享提供了安全的知識(shí)交流環(huán)境，降低了知識(shí)在傳遞過程中泄露的風(fēng)險(xiǎn)，提升了成員企業(yè)知識(shí)共享的意愿。知識(shí)泄露風(fēng)險(xiǎn)指在知識(shí)傳遞過程中所發(fā)生的核心知識(shí)外泄給知識(shí)接受方以外對(duì)象的風(fēng)險(xiǎn)。造成知識(shí)泄露風(fēng)險(xiǎn)受知識(shí)傳遞過程中主觀因素的影響，較常見的因素包含知識(shí)供給方的保護(hù)意識(shí)薄弱、人員的流失、參與知識(shí)共享過程的企業(yè)過多以及企業(yè)內(nèi)部員工與競爭企業(yè)存在交往頻繁的非正式團(tuán)體等。知識(shí)接收風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生于知識(shí)傳遞過程中的知識(shí)接收方，與知識(shí)接收企業(yè)的組織學(xué)習(xí)能力、知識(shí)傳遞雙方的知識(shí)背景差異等具有直接聯(lián)系，組織學(xué)習(xí)能力越強(qiáng)，知識(shí)傳遞雙方的知識(shí)背景差異越小，知識(shí)接收風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)的可能性則越小。綜上，建立服務(wù)化制造業(yè)集群知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)層次，如圖3所示。

圖3 服務(wù)化制造業(yè)集群知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)層次結(jié)構(gòu)

3 服務(wù)化制造業(yè)集群知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)模型

3.1 指標(biāo)體系的構(gòu)建

根據(jù)可靠性原則、互補(bǔ)性原則和定性與定量相結(jié)合的原則，結(jié)合上文對(duì)服務(wù)化制造業(yè)集群知識(shí)共享過程的分析、風(fēng)險(xiǎn)層次的建立以及現(xiàn)有相關(guān)文獻(xiàn)[15-28]對(duì)知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)的結(jié)論，本文從關(guān)系、利益、能力三方面進(jìn)行服務(wù)化制造業(yè)集群企業(yè)知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別指標(biāo)體系的建立，如下表2所示。

3.2 評(píng)價(jià)方法

知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別方法從最初的理論、定性研究逐漸轉(zhuǎn)向融入數(shù)學(xué)模型的定量研究。早期學(xué)者利用層次分析法(AHP)確定知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系的權(quán)重，由此識(shí)別出較為重要的影響因素。但層次分析法中所普遍采用的專家打分較為主觀，且受專家資質(zhì)、領(lǐng)域或經(jīng)驗(yàn)的限制較大。在此基礎(chǔ)上，史成東等[29]利用粗糙集和模糊集方法建立了物流聯(lián)盟知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型；焦亮[30]基于灰色聚類理論建立了虛擬企業(yè)的知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型；并且以上模型均通過實(shí)證研究驗(yàn)證了模型的可行性，但都未解決指標(biāo)體系權(quán)重確定較為主觀的問題。而后，以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法為代表的客觀評(píng)價(jià)方法被應(yīng)用于知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)。例如肖玲諾等[31]利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法建立了產(chǎn)學(xué)研知識(shí)創(chuàng)新聯(lián)盟的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型；張偉等[32]為了降低BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的次數(shù)，又在此基礎(chǔ)上融入遺傳算法，針對(duì)企業(yè)內(nèi)部的知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)建立了GABP風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型，并通過實(shí)證研究證實(shí)了該模型預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確度的提升?？陀^知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法在一定程度上克服了主觀賦權(quán)受所選打分專家的偏好影響較大的問題，但是也存在一些不足，集中表現(xiàn)為當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別指標(biāo)數(shù)量較多或者識(shí)別指標(biāo)值差異不大時(shí)，預(yù)測準(zhǔn)確度不高。對(duì)此，本文延續(xù)了知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法的發(fā)展趨勢，對(duì)于現(xiàn)有方法模型所存在的不足，借鑒組合評(píng)價(jià)的思想，構(gòu)建了熵值法(entropyvaluemethod)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相融合的EBP組合評(píng)價(jià)模型。首先選取客觀賦值的熵值法確定指標(biāo)體系的權(quán)重，再將線性加權(quán)處理后的樣本數(shù)據(jù)用于BP網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，避免了上述層次分析法的不足，從而提升了BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性。

表2 服務(wù)化制造業(yè)集群知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

3.3 評(píng)價(jià)模型的整體流程

Step1 將n組樣本數(shù)據(jù)整合為數(shù)據(jù)矩陣

。

(1)

rij為第i個(gè)被調(diào)查企業(yè)第j個(gè)指標(biāo)的數(shù)值，其中i=1,2,…,n,j=1,2,…,17。

Step2 計(jì)算指標(biāo)j下被調(diào)查企業(yè)i的占比

。

(2)

Step3 計(jì)算各指標(biāo)熵值

i=1,2,…,n, j=1,2,…,17。

(3)

Step 4 計(jì)算各指標(biāo)差異系數(shù)

gj=1-ej, j=1,2,…,17。

(4)

Step 5 求各指標(biāo)權(quán)數(shù)

。

(5)

Step 6 處理樣本數(shù)據(jù)

j=1,2,…,17。

(6)

Step 7 訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型

本文選擇含有一個(gè)隱含層的兩層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)價(jià)，網(wǎng)絡(luò)模型如圖4所示。根據(jù)表2指標(biāo)體系的指標(biāo)層數(shù)將輸入層的節(jié)點(diǎn)數(shù)設(shè)置為17，根據(jù)目標(biāo)層數(shù)將輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù)設(shè)置為1，目的在于輸出被調(diào)查企業(yè)的知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，具體分為5個(gè)等級(jí)：風(fēng)險(xiǎn)巨大(5)、風(fēng)險(xiǎn)較大(4)、風(fēng)險(xiǎn)一般(3)、風(fēng)險(xiǎn)較小(2)、無任何風(fēng)險(xiǎn)(1)。將n組樣本數(shù)據(jù)分為兩類：m組作為訓(xùn)練集,n-m組作為驗(yàn)證集。設(shè)置網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練狀態(tài)的顯示幅度、學(xué)習(xí)速率、動(dòng)量系數(shù)、最大訓(xùn)練次數(shù)及誤差精度。將訓(xùn)練集輸入網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。

圖4 知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)BP網(wǎng)絡(luò)模型

Step 8 將預(yù)測值與實(shí)際值進(jìn)行比對(duì)

將檢驗(yàn)組數(shù)據(jù)代入訓(xùn)練完畢的知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)BP網(wǎng)絡(luò)模型，比對(duì)輸出值與實(shí)際值，生成數(shù)據(jù)折線圖，進(jìn)行誤差分析。

4 實(shí)例分析

本文采用問卷調(diào)查法進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，問卷按照李克特五級(jí)量表對(duì)表3中服務(wù)型制造業(yè)集群企業(yè)知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)各影響因素進(jìn)行客觀性描述設(shè)置。調(diào)查以中關(guān)村科技園作為服務(wù)化制造業(yè)集群的研究對(duì)象，面向具有豐富的組織間合作研發(fā)經(jīng)歷、知識(shí)管理經(jīng)驗(yàn)的管理人員或?qū)＜?，以及一線員工展開。通過“問卷星”網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)共發(fā)放問卷100份，回收有效問卷72份。

4.1 數(shù)據(jù)處理

將回收的樣本數(shù)據(jù)利用熵值法通過Step 1～Step 5求出各指標(biāo)權(quán)重。對(duì)于熵值法而言，權(quán)重越小的指標(biāo)代表其樣本越趨同，差異性越小，信息量越少；指標(biāo)越大的指標(biāo)代表其樣本數(shù)據(jù)越平均、分散，差異性越大，信息量越大。為了比較服務(wù)化制造業(yè)集群指標(biāo)權(quán)重的差異，將集群指標(biāo)的均值作為基準(zhǔn)，偏差度用百分比表示，如圖5所示。

圖5 服務(wù)化制造業(yè)集群知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重

通過Step 6對(duì)服務(wù)化制造業(yè)集群樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)處理，將處理后數(shù)據(jù)的前61組樣本作為訓(xùn)練集，后11組作為檢驗(yàn)集，利用matlab7.0工具軟件的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱進(jìn)行訓(xùn)練，各網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置如下。

net=newff(minmax(train1),[40，1],{‘tansig’,‘purelin’},‘trainlm’,‘learngdm’,‘mse’);

(表示：所使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含40個(gè)隱層神經(jīng)元，1個(gè)輸出神經(jīng)元)

net.trainparam.show=50;(表示：將網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練狀態(tài)的顯示幅度設(shè)為50)

net.trainparam.lr=0.01; (表示：將權(quán)重閾值的調(diào)整幅度(學(xué)習(xí)速率)設(shè)為0.01)

net.trainparam.mc=0.9; (表示：將動(dòng)量系數(shù)設(shè)為0.9)

net.trainparam.epochs=500; (表示：將訓(xùn)練次數(shù)設(shè)為500次)

net.trainparam.goal=0.000 01。 (表示：將允許的誤差精度設(shè)為0.000 01)

4.2 評(píng)價(jià)模型的準(zhǔn)確性分析

圖6為EBP組合評(píng)價(jià)模型的預(yù)測結(jié)果示意圖，圖7為未經(jīng)熵值法處理的BP風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型的預(yù)測結(jié)果示意圖。由圖6、7的預(yù)測結(jié)果可見，本文提出的EBP組合評(píng)價(jià)模型的預(yù)測值與實(shí)際值在整體上更加貼近，一方面體現(xiàn)出本模型的良好預(yù)測性能，另一方面也對(duì)本文所建立的服務(wù)化制造業(yè)集群知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別指標(biāo)體系進(jìn)行了肯定。

圖8給出了兩類風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型結(jié)果相對(duì)誤差的比較示意圖。如圖8所示，相較未經(jīng)熵值法處理的BP風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型而言，由于通過熵值法進(jìn)行線性加權(quán)處理有利于把握預(yù)測樣本的整體趨勢和特征，使得本文構(gòu)建的EBP風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型在預(yù)測性能上有所提升，數(shù)據(jù)相對(duì)更加平穩(wěn)。

圖6 EBP知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型預(yù)測結(jié)果

圖7 未經(jīng)熵值法處理的BP風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型預(yù)測結(jié)果

圖8 兩類風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型結(jié)果相對(duì)誤差的比較示意圖

5 結(jié)論與討論

在對(duì)服務(wù)化制造業(yè)集群知識(shí)共享系統(tǒng)辨識(shí)的基礎(chǔ)上，圍繞服務(wù)化制造業(yè)集群知識(shí)共享的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別展開研究，結(jié)論如下。

1)對(duì)比分析了傳統(tǒng)制造業(yè)集群與服務(wù)化制造業(yè)集群的知識(shí)共享過程，將知識(shí)流傳遞內(nèi)容按照顯性知識(shí)與隱形知識(shí)進(jìn)行分類，將傳遞過程中可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)按照共有知識(shí)流與特有知識(shí)流進(jìn)行分類，并針對(duì)各知識(shí)流以及傳遞內(nèi)容的特點(diǎn)分析了知識(shí)流可能產(chǎn)生的知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)。

2)構(gòu)建了服務(wù)化制造業(yè)集群知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)層次結(jié)構(gòu)和評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，將服務(wù)化制造業(yè)集群知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)分為關(guān)系風(fēng)險(xiǎn)、能力風(fēng)險(xiǎn)、利益風(fēng)險(xiǎn)。其中關(guān)系風(fēng)險(xiǎn)包含信任缺失風(fēng)險(xiǎn)、契約終止風(fēng)險(xiǎn)；知識(shí)共享能力風(fēng)險(xiǎn)包含知識(shí)編碼能力風(fēng)險(xiǎn)、知識(shí)技術(shù)管理風(fēng)險(xiǎn)、知識(shí)泄露風(fēng)險(xiǎn)和知識(shí)接收風(fēng)險(xiǎn)；共包含17項(xiàng)指標(biāo)。

3)構(gòu)建了基于EBP的服務(wù)化制造業(yè)集群企業(yè)知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)組合評(píng)價(jià)模型，通過實(shí)證分析驗(yàn)證了模型的有效性與合理性，并通過與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的誤差對(duì)比分析證實(shí)了本文模型良好的預(yù)測性與穩(wěn)定性。

本文所構(gòu)建的EBP服務(wù)化制造業(yè)集群知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)組合評(píng)價(jià)模型具有以下2點(diǎn)應(yīng)用：1)對(duì)于集群管理部門而言，可以利用本模型對(duì)園區(qū)整體的風(fēng)險(xiǎn)情況進(jìn)行評(píng)價(jià)，了解目前園區(qū)所處狀態(tài)，為集群制定行之有效的知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)管理制度提供參照；2)對(duì)于集群內(nèi)企業(yè)而言，本模型作為企業(yè)知識(shí)風(fēng)險(xiǎn)管理自評(píng)的方法之一，可以及時(shí)幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)自身待改進(jìn)問題，提升企業(yè)的知識(shí)風(fēng)險(xiǎn)管理能力，避免不必要的損失。

本文的創(chuàng)新在于2方面：1)提出關(guān)系、利益、共享能力三維度的服務(wù)化制造業(yè)集群知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別體系；2)構(gòu)建了知識(shí)共享風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別精度更高的EBP組合評(píng)價(jià)模型。然而，由于目前我國制造業(yè)服務(wù)化轉(zhuǎn)型尚在起步階段，在一定程度上限制本文研究的實(shí)證樣本，隨著我國制造業(yè)集群服務(wù)化的日益成熟，可以將研究對(duì)象轉(zhuǎn)向已完成服務(wù)化轉(zhuǎn)型的服務(wù)型制造業(yè)集群企業(yè)并不斷增加樣本數(shù)據(jù)，提升網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練精度，降低模型的預(yù)測誤差。

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Evaluating Knowledge Sharing Risk in the Service-oriented Manufacturing Cluster Based on the EBP Model

Incontrastwithtraditionalmanufacturingcluster,theprocessofknowledgesharingwithinservice-orientedmanufacturingclusterisanalyzedandthethreeknowledgesharingrisksi.e.therelationshiprisk,theinterestsriskandtheknowledgesharingcapacityrisk,areidentified.Then,anEBPriskmeasurementmodelintegratingentropymethodwithBP(backpropagation)neuralnetworkmethodisestablishedinordertoevaluatetheknowledgesharingwithinservice-orientedmanufacturingcluster.Finally,anempiricalstudyisconductedtoprovethevalidityandrationalityofthemeasurementmodel.TheresultindicatesthattheEBPriskmeasurementmodelisofhigherpredictionperformancecontrastedwithBPneuralnetworkmodel,whichishelpfulforefficientdecisionmakingconcerningknowledgesharingriskmanagement.

2016- 02- 26

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目 (71171021)；北京市社科基金資助項(xiàng)目 (15JDJGC041,15JGC177)；北京知識(shí)管理研究基地資助項(xiàng)目

廖夢潔(1989-)，女，北京市人，碩士研究生，主要研究方向?yàn)橹R(shí)管理.

10.3969/j.issn.1007- 7375.2016.05.018

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