闞 雙, 郭 伏, 楊童舒

(東北大學(xué) 工商管理學(xué)院, 遼寧 沈陽 110169)

Hobday將生產(chǎn)規(guī)模大、技術(shù)密集、產(chǎn)品單件或小批量生產(chǎn)的大型產(chǎn)品或基礎(chǔ)設(shè)施稱為復(fù)雜產(chǎn)品,典型的行業(yè)包括航空航天、船舶制造、大型裝備制造業(yè)等。與大規(guī)模制造特征的一般產(chǎn)品不同,復(fù)雜產(chǎn)品高度依賴多組織間的合作,通常會構(gòu)成配套完善的研發(fā)、生產(chǎn)和服務(wù)等系統(tǒng),即復(fù)雜產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)集群[1]。復(fù)雜產(chǎn)品的經(jīng)濟附加值高,對經(jīng)濟發(fā)展具有重要基礎(chǔ)裝備地位,是國家戰(zhàn)略性競爭的重要產(chǎn)業(yè)。近年來基于六度分離理論和150法則而構(gòu)建的SNS(社會性網(wǎng)絡(luò)服務(wù))網(wǎng)站在網(wǎng)絡(luò)上取得蓬勃發(fā)展,WEB 2.0模式的知識共享技術(shù)(例如blog、wiki、digg等)實現(xiàn)了跨越時間和空間進行知識與信息的集成、共享和交互的功能,促使很多服務(wù)于復(fù)雜產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)集群的公共知識平臺應(yīng)運而生,代表性的包括技術(shù)協(xié)同服務(wù)平臺[2]、ITRI網(wǎng)絡(luò)平臺[3]等?；诠仓R平臺的研究受到人們的不斷重視,復(fù)雜產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)集群的競爭優(yōu)勢也越來越演變?yōu)楫a(chǎn)業(yè)集群知識學(xué)習(xí)能力的競爭,復(fù)雜產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)集群的學(xué)習(xí)績效管理日益成為知識管理的研究熱點和焦點。

網(wǎng)絡(luò)建模是研究復(fù)雜系統(tǒng)知識活動的一種重要研究范式。代表性的成果包括 Seufert、Teo H.等在同質(zhì)節(jié)點網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上構(gòu)建的異質(zhì)節(jié)點網(wǎng)絡(luò),王眾托院士等提出的“知識超網(wǎng)絡(luò)”建構(gòu)思想。因為能夠深刻刻畫復(fù)雜系統(tǒng)的多資源要素、多流量、多層級的活動特征,超網(wǎng)絡(luò)模型近年來已經(jīng)成為描述復(fù)雜系統(tǒng)、巨系統(tǒng)知識活動的良好載體[4]。目前,知識超網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)形成了三種研究視角:一是基于變分不等式、投影算法的數(shù)學(xué)研究方法,主要是解決知識與信息的流量平衡問題[5];二是基于超圖的物理統(tǒng)計方法,主要描述超圖網(wǎng)絡(luò)的聚類系數(shù)、子圖向心性、拓撲結(jié)構(gòu)特性等,主要成果體現(xiàn)在描述各類知識網(wǎng)絡(luò)、詞匯網(wǎng)絡(luò)的共性發(fā)展趨勢,如無標(biāo)度等科學(xué)規(guī)律[6-7];三是基于系統(tǒng)科學(xué)視角,結(jié)合系統(tǒng)動力學(xué)、物理學(xué)等學(xué)科成果描述復(fù)雜系統(tǒng)的知識活動,主要研究成果集中于知識網(wǎng)絡(luò)中主體間的聯(lián)系強度、魯棒性[8]等。

目前,系統(tǒng)科學(xué)研究方興未艾,建模研究也面臨著進一步拓展和深化。一方面,模型獨特性的重要基礎(chǔ)是系統(tǒng)獨特的動力機制(包括擇優(yōu)機制、增長機制等),但現(xiàn)有模型的動力機制大多屬于理論設(shè)定,例如節(jié)點批量增長演化機制、雙重優(yōu)先聯(lián)結(jié)[9]等等。這些機制通常僅僅與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的特殊階段或者局域網(wǎng)絡(luò)相關(guān)聯(lián),并不是復(fù)雜系統(tǒng)整體的、全局的演化驅(qū)動機制,需要從實踐中抽象、提煉不同系統(tǒng)的特色動力機制。另一方面,為了進一步深化建模研究,需要面對更多的研究領(lǐng)域和研究對象,構(gòu)建自微觀而宏觀的研究范式,在系統(tǒng)演化中發(fā)現(xiàn)局域網(wǎng)絡(luò)、子網(wǎng)絡(luò)與超網(wǎng)絡(luò)、超網(wǎng)絡(luò)各組成要素之間的互相作用、因果關(guān)系,挖掘知識活動的深刻機理,為知識管理實踐提供理論支撐和管理對策。復(fù)雜系統(tǒng)各階段的連續(xù)性銜接、關(guān)聯(lián)性上多層級之間的互動分析等內(nèi)容,將不斷豐富復(fù)雜系統(tǒng)運行機理的研究內(nèi)容,推進超網(wǎng)絡(luò)建模的研究發(fā)展。

基于前期研究成果及研究發(fā)展需要,本文面向復(fù)雜產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)集群探索其知識學(xué)習(xí)績效管理提升的技術(shù)路線是:基于系統(tǒng)動力學(xué)的研究視角,面向復(fù)雜產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)集群知識系統(tǒng),分析其主體、資源等要素,在提煉其動力機制并形成算法的基礎(chǔ)上,將二者結(jié)合,構(gòu)建復(fù)雜產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)集群的多組織知識學(xué)習(xí)超網(wǎng)絡(luò)(organization-knowledge-product learning super network,簡稱O-K-P超網(wǎng)絡(luò))模型,并通過仿真實驗深入O-K-P超網(wǎng)絡(luò)動態(tài)演化的過程,發(fā)現(xiàn)相關(guān)參數(shù)對超網(wǎng)絡(luò)宏觀變量的影響等,進一步拓展復(fù)雜產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)集群知識學(xué)習(xí)績效研究。

一、 O-K-P超網(wǎng)絡(luò)演化模型

按照系統(tǒng)科學(xué)網(wǎng)絡(luò)建模的研究范式,在深入分析復(fù)雜產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)集群知識活動的靜態(tài)因素(主體、資源和映射關(guān)系)的基礎(chǔ)上,從復(fù)雜產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)集群知識活動實踐中總結(jié)和提煉其動力機制,并構(gòu)建O-K-P 超網(wǎng)絡(luò)演化模型如下。

1. 靜態(tài)O-K-P超網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

首先,復(fù)雜產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)集群知識超網(wǎng)絡(luò)的“行為主體”是組織。產(chǎn)業(yè)集群內(nèi)組織的存在形式各異,包括企業(yè)、科研院所、高等院校、中介機構(gòu)、行業(yè)協(xié)會、政府及派出機構(gòu)等。本研究將具有獨立知識學(xué)習(xí)能力的組織看做是一個組織節(jié)點。復(fù)雜產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)集群內(nèi),眾多組織之間的知識活動以項目制合作為主體,以兩方(或多方)合同、培訓(xùn)等為輔助,共同進行知識開發(fā)、技術(shù)創(chuàng)新等知識活動,它們通過項目內(nèi)的分工、協(xié)作結(jié)成知識學(xué)習(xí)關(guān)系,或者以契約、協(xié)議、組織互信為基礎(chǔ)建立知識學(xué)習(xí)關(guān)聯(lián),構(gòu)成組織子網(wǎng)絡(luò)(organization-organization sub-network,簡稱O-O子網(wǎng)絡(luò))。

其次,復(fù)雜產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)集群知識超網(wǎng)絡(luò)的“資源”是知識和產(chǎn)品。目前不失一般性的知識發(fā)現(xiàn)方法是以語義分類為基礎(chǔ),即以知識分類為基礎(chǔ),將知識按照13種學(xué)科分類,再按知識領(lǐng)域或應(yīng)用領(lǐng)域逐步劃分,最終可以得到與其他知識單元不存在知識交叉的有限個最小知識單位(或“知識點”)[10]。借助一定的知識發(fā)現(xiàn)技術(shù)(知識地圖、知識挖掘技術(shù)等),可以將知識關(guān)聯(lián)顯現(xiàn)化,就形成知識點網(wǎng)絡(luò)[11]。按此方法,就可以描述整個復(fù)雜產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)集群的全部知識點及其網(wǎng)絡(luò)邊共同形成知識點子網(wǎng)絡(luò)(knowledge point-knowledge point sub-network,簡稱K-K子網(wǎng)絡(luò))。復(fù)雜產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)集群的知識成果通常表現(xiàn)為一個具象化的最終產(chǎn)品(例如飛機、機床產(chǎn)品等),也包括凝結(jié)在產(chǎn)品過程中的各種專利、工藝、論文、圖紙等。對于產(chǎn)品,可以將其考慮為可組合的功能性部件,這些部件的不同組合方式構(gòu)成不同產(chǎn)品。復(fù)雜產(chǎn)品系統(tǒng)中,知識學(xué)習(xí)和知識創(chuàng)新的過程也是功能性部件不斷增加、部件不斷組合成新產(chǎn)品的過程。本文將功能性部件考慮為節(jié)點,多個節(jié)點之間的網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)關(guān)系,構(gòu)成了部件子網(wǎng)絡(luò)(part-part sub-network,簡稱P-P子網(wǎng)絡(luò))。

描述整個復(fù)雜產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)集群的組織子網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)、知識點子網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和產(chǎn)品子網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)及其知識映射關(guān)系,可構(gòu)成兩層級、三主體的O-K-P靜態(tài)超網(wǎng)絡(luò)。對于O-K-P超網(wǎng)絡(luò)的動力機制,本文借鑒相關(guān)研究成果的系統(tǒng)動力學(xué)思想,充分考慮實踐中復(fù)雜產(chǎn)品知識活動的驅(qū)動力、運行機制進行提煉和抽象,并借助物理學(xué)和模糊數(shù)學(xué)知識量化描述其構(gòu)建算法,進而形成動態(tài)O-K-P超網(wǎng)絡(luò)模型。

2. 對O-K-P超網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)動力運行機制分析

復(fù)雜產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)集群的知識活動經(jīng)常采用項目團隊形式,通常由集成商按照項目要求擇優(yōu)、組建項目團隊;被擇優(yōu)選入項目團隊的多組織開展知識交流、合作和創(chuàng)新,組織間原有的網(wǎng)絡(luò)連邊狀態(tài)被打破,組織間增加網(wǎng)絡(luò)連邊、個體組織的原有知識結(jié)構(gòu)得到補充、項目合作的知識創(chuàng)新為項目組成員帶來了知識點的增加,等等,周而復(fù)始,不斷進行?？梢钥闯?項目團隊組建驅(qū)動了O-K-P超網(wǎng)絡(luò)開始動態(tài)演化,帶來了O-K-P超網(wǎng)絡(luò)中子網(wǎng)絡(luò)及其映射關(guān)系不斷演化。

通過上述對復(fù)雜產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)集群知識活動特征的分析,以及理論抽象和共性機制提煉,本研究提出, O-K-P動態(tài)超網(wǎng)絡(luò)的研究以項目團隊成員組織擇優(yōu)及團隊組建為驅(qū)動機制。其驅(qū)動延展表現(xiàn)在:復(fù)雜產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)集群的項目團隊成員組織擇優(yōu)和團隊組建的不間斷進行,引發(fā)了組織子網(wǎng)絡(luò)、部件子網(wǎng)絡(luò)不斷擴展、知識點子網(wǎng)絡(luò)不斷增加節(jié)點、組織和知識點之間的映射關(guān)系不斷新增,O-K-P超網(wǎng)絡(luò)模型的動態(tài)演化模型就此生成。

相關(guān)文獻表明,知識活動的主要內(nèi)容劃分為知識搜索、知識重組、知識創(chuàng)新、知識擴散幾個階段。美國學(xué)者Lazasfield等提出了“二級傳播理論”,將知識與信息流動的方向劃分為“大眾傳播——傳播中心——一般受眾”的兩個階段[12],本文根據(jù)此理論,將O-K-P超網(wǎng)絡(luò)模型的知識學(xué)習(xí)機制劃分為兩階段:第一階段是項目團隊內(nèi)部,項目團隊成員間的知識學(xué)習(xí)。這一知識學(xué)習(xí)過程中,項目團隊成員間建立知識聯(lián)結(jié)、進行知識輸送,并實現(xiàn)知識創(chuàng)造。這一階段的特點是O-K-P超網(wǎng)絡(luò)動態(tài)演化全部局限在項目團隊成員組織間完成。第二階段是項目團隊成員以自身為中介,自動成為知識擴散源,依托歷史上形成的O-O子網(wǎng)絡(luò),對與自己有直接網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)的組織(擴散匯)進行知識擴散。在O-K-P超網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計中考慮到:首先,第一階段項目團隊成員組織間的知識轉(zhuǎn)移屬于多邊轉(zhuǎn)移,知識交流的順序具有交叉性和不確定性,因此參考包北方等的“公共知識庫”的思路[13],提供一個簡化的模型構(gòu)建原則,即項目知識庫是一個虛擬組織,是項目內(nèi)全部成員組織的知識集合,具有最高的知識勢能。依據(jù)系統(tǒng)動力學(xué)的級差思想,每個項目團隊參與組織都同時從“項目知識庫”中進行知識轉(zhuǎn)移,轉(zhuǎn)移的內(nèi)容為自己不具備的全部知識點。其次,這個階段的知識擴散與傳遞,可能具有無數(shù)組擴散源和擴散匯,本文考慮到復(fù)雜產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)集群中知識高度復(fù)雜,間接聯(lián)系的企業(yè)間知識的學(xué)習(xí)效益不明顯,因此在仿真時只考慮一次知識擴散過程。但在不同復(fù)雜系統(tǒng)中,知識擴散可以根據(jù)實踐情況進行設(shè)定。第二階段的知識擴散結(jié)束后,項目組建引發(fā)的知識學(xué)習(xí)活動結(jié)束。

綜上所述,O-K-P超網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)運行機制如下:受項目團隊組建驅(qū)動,引發(fā)O-K-P超網(wǎng)絡(luò)項目團隊內(nèi)的知識學(xué)習(xí)、項目團隊成員組織在O-O子網(wǎng)絡(luò)中的知識擴散、功能性部件創(chuàng)新。該驅(qū)動力周而復(fù)始,驅(qū)動O-K-P超網(wǎng)絡(luò)動態(tài)演化,圖1是邏輯自洽的O-K-P超網(wǎng)絡(luò)模型示意圖。

圖1 O-K-P超網(wǎng)絡(luò)模型示意圖

3. 動態(tài)O-K-P超網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建算法

根據(jù)O-K-P超網(wǎng)絡(luò)演化模型內(nèi)涵——基于驅(qū)動力引發(fā)的兩階段學(xué)習(xí)機制,結(jié)合數(shù)學(xué)、物理學(xué)成果,所形成的構(gòu)建算法如下。

一是模型的驅(qū)動力是復(fù)雜產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)集群內(nèi)項目團隊的擇優(yōu)和組建,所涉及到的構(gòu)建算法歸屬于多屬性決策問題。考慮到復(fù)雜產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)集群項目知識的模糊、不確定屬性,本研究前期已經(jīng)開發(fā)出基于直覺不確定模糊區(qū)間值集成算子(I-IIFWG算子)的項目團隊成員擇優(yōu)算法[14],本文對此不再贅述。在本文的仿真實驗中,基于復(fù)雜產(chǎn)品集群中某產(chǎn)品創(chuàng)新的項目目的,使用此算法進行項目成員組織擇優(yōu)。

二是兩階段知識學(xué)習(xí)機制中,構(gòu)建算法主要涉及到:網(wǎng)絡(luò)節(jié)點間的知識轉(zhuǎn)移強度、以O(shè)-O子網(wǎng)絡(luò)為知識擴散依托的產(chǎn)業(yè)集群整體組織知識水平測度。網(wǎng)絡(luò)節(jié)點間知識轉(zhuǎn)移的相互作用強度和節(jié)點屬性相關(guān),王錚等提出了知識轉(zhuǎn)移強度公式[15]:

(1)

其中,α為組織知識接受能力;β知識轉(zhuǎn)移失效程度;x為知識轉(zhuǎn)移動力差;wij為T時刻兩組織Oi與Oj間的知識轉(zhuǎn)移強度。

本文結(jié)合實踐中復(fù)雜產(chǎn)品系統(tǒng)知識學(xué)習(xí)活動特征,出于模型的簡單化設(shè)定,考慮基于信息化知識管理服務(wù)平臺的知識活動無需考慮地理距離造成的知識轉(zhuǎn)移失效,同時將組織節(jié)點間的動力差考慮為二節(jié)點知識存量差,將知識接受能力考慮同比于組織的知識存量,即可獲得O-K-P超網(wǎng)絡(luò)的知識水平測度函數(shù):

(2)

其中T為時間;VOi為組織Oi的知識水平;AKL為產(chǎn)業(yè)集群的平均知識水平。

本文所提出的構(gòu)建算法,是基于本研究所設(shè)定的知識學(xué)習(xí)兩階段特征基礎(chǔ)上形成的。如果考慮到不同復(fù)雜產(chǎn)品的個體組織知識學(xué)習(xí)選擇性,可以在構(gòu)建算法中具體區(qū)分個體組織的學(xué)習(xí)意愿,放棄對“公共知識庫”中有關(guān)知識點的學(xué)習(xí)(即個體組織的知識水平自主提升),該構(gòu)建算法仍然適用。

二、 基于演化模型的O-K-P超網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)績效影響機理研究

本文所構(gòu)建的O-K-P超網(wǎng)絡(luò)演化模型,是從微觀到宏觀、自下而上的研究范式,有利于在O-K-P超網(wǎng)絡(luò)演化過程中,從微觀變量(本文選取項目團隊特征)為切入點,分析產(chǎn)業(yè)集群整體學(xué)習(xí)績效的影響機理。

1. O-K-P超網(wǎng)絡(luò)模型的演化路徑

圖2是本研究構(gòu)建的O-K-P超網(wǎng)絡(luò)模型的演化路徑。首先,系統(tǒng)集成商進行項目立項,目的是制造新的功能性部件,以此為起始點對應(yīng)展開項目團隊成員組織擇優(yōu)和項目團隊組建,這是O-K-P超網(wǎng)絡(luò)模型動態(tài)演化的驅(qū)動力;其次,O-O子網(wǎng)絡(luò)是O-K-P超網(wǎng)絡(luò)進行知識匯集、知識轉(zhuǎn)移、知識合作、知識創(chuàng)新與知識擴散的載體和依托,經(jīng)過兩階段知識學(xué)習(xí)機制,以O(shè)-O子網(wǎng)絡(luò)為初始網(wǎng)絡(luò)與后續(xù)多層級網(wǎng)絡(luò)的互動,最終將實現(xiàn)創(chuàng)新功能性部件的目標(biāo)。由項目團隊組建開始,到項目任務(wù)結(jié)束,是O-K-P超網(wǎng)絡(luò)的一次整體演化。如此循環(huán)往復(fù),O-K-P超網(wǎng)絡(luò)中各類節(jié)點將不斷增加,節(jié)點間邊和超邊將不斷復(fù)雜化,O-K-P超網(wǎng)絡(luò)模型實現(xiàn)了動態(tài)演化。

圖2 O-K-P超網(wǎng)絡(luò)模型的演化路徑

O-K-P超網(wǎng)絡(luò)演化模型的構(gòu)建過程,是以項目產(chǎn)品創(chuàng)新為切入點,以項目團隊組建為自變量,經(jīng)歷了兩級子網(wǎng)絡(luò)的傳遞,屬于從節(jié)點到超網(wǎng)絡(luò)整體、自下而上生成的研究范式。因為其動力機制很好地模擬了復(fù)雜產(chǎn)品系統(tǒng)知識創(chuàng)新的學(xué)習(xí)過程,因此能夠更好地反映復(fù)雜產(chǎn)品系統(tǒng)知識學(xué)習(xí)的獨特性和深刻性。循此研究路徑,基于此模型,可用于研究微觀參數(shù)的變化對宏觀變量的影響機理。以仿真實驗的方式,深入探索項目團隊特征對O-K-P超網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)績效的影響機理。

2. 仿真實驗:O-K-P超網(wǎng)絡(luò)模型的學(xué)習(xí)績效研究

應(yīng)用上述O-K-P超網(wǎng)絡(luò)演化模型,即可以模擬某復(fù)雜產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)集群學(xué)習(xí)活動開展仿真實驗,根據(jù)實驗及所得數(shù)據(jù)探究系統(tǒng)學(xué)習(xí)績效提升的影響機理。

仿真研究選取項目團隊特征為自變量,具體采用團隊規(guī)模、團隊成員結(jié)構(gòu)兩項指標(biāo)。團隊規(guī)模指的是團隊的組織成員數(shù)量,團隊成員結(jié)構(gòu)指的是同樣團隊規(guī)模下的有項目參與經(jīng)驗的組織數(shù)量。仿真實驗中,組織規(guī)模N=500,存在2個系統(tǒng)集成商,初始狀態(tài)下組織節(jié)點間不存在合作關(guān)系。對系統(tǒng)集成商賦予較多的知識點(本次仿真中為集群總知識點的40%),其他組織以隨機的方式賦予知識結(jié)構(gòu)。項目任務(wù)設(shè)定為一個新功能性部件的創(chuàng)新。團隊規(guī)模設(shè)定為4～20個組織,對團隊成員結(jié)構(gòu)(有經(jīng)驗成員)取整數(shù),實驗中取[1,n](n為團隊總?cè)藬?shù)的一半,四舍五入取整數(shù))。知識點規(guī)模M=1 000,依據(jù)平均分布U[0,1]產(chǎn)生20層的知識層級關(guān)系,并根據(jù)層級順序賦予知識含量,知識含量賦值區(qū)間為(0,10)。每個組織被隨機賦予彼此不重復(fù)的知識結(jié)構(gòu),任意兩個組織的知識結(jié)構(gòu)不重復(fù)。同時,在仿真過程中執(zhí)行以下規(guī)則:仿真按照團隊特征分組進行,在無法繼續(xù)再組建項目團隊時仿真自動結(jié)束;整個仿真全過程中,每一組始終采用同一個項目團隊特征;項目的功能性部件創(chuàng)新任務(wù)接續(xù)發(fā)出,功能性零部件任務(wù)用隨機給予的5個知識點的集合表示[注]例如:G5(k1, k2, k3, k9, k16)表示組建的第5個項目團隊任務(wù)是基于k1、k2、k3、k9、k16這5個知識點。;知識點的知識含量不隨時間改變;一個仿真時鐘中,項目團隊完成全部知識活動,包括擇優(yōu)組建項目團隊、項目團隊內(nèi)知識學(xué)習(xí)、以項目團隊組織為中介的知識擴散。

3. 對O-K-P超網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)績效影響機理分析

本研究通過編程實現(xiàn)O-K-P超網(wǎng)絡(luò)的仿真運行。對仿真實驗的數(shù)據(jù)進行歸納、整理后,發(fā)現(xiàn)O-K-P超網(wǎng)絡(luò)演化過程中,不同的項目團隊特征參數(shù)下,呈現(xiàn)一些共性規(guī)律。

(1) O-O子網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出小世界網(wǎng)絡(luò)——隨機網(wǎng)絡(luò)的趨勢

在周而復(fù)始、不斷循環(huán)組建項目團隊的過程中,不同特征團隊的O-O子網(wǎng)絡(luò)拓撲特性出現(xiàn)了相同的規(guī)律:隨著仿真時鐘的增加,O-O子網(wǎng)絡(luò)由小世界網(wǎng)絡(luò)逐步過渡到隨機網(wǎng)絡(luò)。以團隊規(guī)模為4、有經(jīng)驗成員為1(簡寫為4p-1團隊)的仿真運行為例,第20次仿真中的O-O子網(wǎng)絡(luò)平均最短路徑為9.28,而對應(yīng)的隨機網(wǎng)絡(luò)為15.16,此時O-O子網(wǎng)絡(luò)處于小世界網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)下。仿真時鐘運行到140次時,O-O子網(wǎng)絡(luò)的平均最短路徑為20.4,與隨機網(wǎng)絡(luò)平均最短路徑20.88,基本持平,而此后,O-O子網(wǎng)絡(luò)的平均最短路徑開始超越隨機網(wǎng)絡(luò)的平均最短路徑,屬于完全隨機網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征,見圖3。

(2) 不同項目團隊特征下的O-K-P超網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)績效曲線,均呈現(xiàn)出快速上升——緩慢上升——基本穩(wěn)定的趨勢

仍然以4p-1團隊為例:圖4中的B點處MAKL取得最高值,其對應(yīng)的仿真次數(shù)是22次。從學(xué)習(xí)績效數(shù)值區(qū)間看,運行到B點以前的仿真區(qū)間是整個MAKL曲線的較高值區(qū)域,這表明O-K-P超網(wǎng)絡(luò)運行到第22次以前,O-K學(xué)習(xí)超網(wǎng)絡(luò)處于較高效的學(xué)習(xí)績效提升狀態(tài)。而B點以后是MAKL曲線的逐步下降階段,通過模擬數(shù)據(jù)可以看出,從仿真的第120次開始,MAKL值處于數(shù)值極小、無法提升的區(qū)域,該區(qū)域的學(xué)習(xí)績效形成了穩(wěn)定又低效的趨勢——MAKL既不保持提升狀態(tài),也不會下落,尤其是仿真運行到C點以后,O-K學(xué)習(xí)超網(wǎng)絡(luò)無論怎樣繼續(xù)組建團隊開展知識活動,學(xué)習(xí)績效已經(jīng)基本無法繼續(xù)提升。

圖3多組織學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)特征(以4p-1團隊演化為例)

注: APLO-O表示4p-1團隊的O-O多組織學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)平均最短路徑;

lnN/lnK表示與4p-1團隊相對應(yīng)的隨機網(wǎng)絡(luò)的平均最短路徑

(3) 不同項目團隊機制引發(fā)的O-O子網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)特征與O-K-P超網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)績效密切相關(guān)

與隨機網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征相比,小世界結(jié)構(gòu)特征下,O-K-P超網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)績效能夠快速上升;而當(dāng)O-O子網(wǎng)絡(luò)進入完全隨機網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)狀態(tài)后,O-K-P超網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)績效處于較低水平且不再上升,直至仿真實驗結(jié)束。深入數(shù)據(jù)分析還可以發(fā)現(xiàn),隨著小世界網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征的逐步增強,O-K-P超網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)效應(yīng)更加高效;隨著小世界結(jié)構(gòu)特征的逐步減弱,邊際學(xué)習(xí)績效同步降低。

對有機硅褐煤SHY-2改造過的鉀鈣基鉆井液和聚束鉆井液進行了流變性、高溫穩(wěn)定性以及抑制性對比評價，結(jié)果表明，聚束鉆井液優(yōu)勢比較明顯，流變性、濾失量和抑制性都要優(yōu)于SHY-2，特別是流變性上優(yōu)勢較明顯。

另一方面,在O-K-P超網(wǎng)絡(luò)知識學(xué)習(xí)機制不變的情況下,項目團隊特征參數(shù)(規(guī)模、結(jié)構(gòu))對產(chǎn)業(yè)集群學(xué)習(xí)績效具有不同影響,具體體現(xiàn)在以下三方面。

圖4 4p-1項目團隊的MAKL曲線

① 存在最優(yōu)項目團隊規(guī)模和最優(yōu)項目團隊結(jié)構(gòu)(本文的參數(shù)條件下,最優(yōu)項目團隊規(guī)模是16,其最優(yōu)成員結(jié)構(gòu)是1),能帶來更優(yōu)的產(chǎn)業(yè)集群知識平均水平。

② 項目團隊規(guī)模若低于最優(yōu)團隊規(guī)模時,其團隊規(guī)模越接近最優(yōu)團隊規(guī)模,學(xué)習(xí)績效值越高。

③ 項目團隊成員結(jié)構(gòu)并不是有經(jīng)驗成員多多益善,超越了有經(jīng)驗成員的最優(yōu)數(shù)量后,項目團隊帶來的學(xué)習(xí)績效最高值數(shù)值更低、提升更慢、最高值更晚出現(xiàn)。

三、 對復(fù)雜產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)集群學(xué)習(xí)績效的管理啟示

本研究所形成的項目團隊特征、O-O子網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、O-K-P超網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)績效三要素之間的影響機理,為復(fù)雜產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)集群的知識管理尤其是學(xué)習(xí)績效管理帶來了新的啟示。

1. 在管理載體上,科學(xué)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)公共知識與信息平臺

基于本模型,復(fù)雜產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)集群學(xué)習(xí)績效提升的前提是基于網(wǎng)絡(luò)的知識與信息公共平臺建設(shè)[18-19]。相關(guān)管理部門首先要保證網(wǎng)絡(luò)公共平臺的知識與信息獲取的便捷與全面,其次在產(chǎn)業(yè)集群組織知識活動有限理性的前提下,需要引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)集群吸收更多高知識含量、高技能的組織作為節(jié)點加入產(chǎn)業(yè)集群知識網(wǎng)絡(luò),加快引進和傳播最新知識、技術(shù)和產(chǎn)品發(fā)展趨勢等,通過這一系列措施提升產(chǎn)業(yè)集群基礎(chǔ)知識水平[20],為兩階段知識學(xué)習(xí)中知識轉(zhuǎn)移、知識擴散的質(zhì)量提升奠定基礎(chǔ)。

2. 在管理技術(shù)上,關(guān)注項目團隊組建特征

上述學(xué)習(xí)績效的影響機理研究表明,項目團隊特征參數(shù)對學(xué)習(xí)績效具有重要影響。因此,相關(guān)部門的知識管理與服務(wù),可以在明確產(chǎn)業(yè)集群內(nèi)個體組織知識狀態(tài)的前提下,通過平臺提供優(yōu)化的項目團隊擇優(yōu)技術(shù),提前預(yù)測項目團隊擇優(yōu)驅(qū)動引發(fā)的產(chǎn)業(yè)集群知識學(xué)習(xí)狀態(tài)[21](包括集群知識水平閾值、知識結(jié)構(gòu)、技術(shù)方向等),輔助集成商進行項目團隊優(yōu)化組建,進而科學(xué)改變項目團隊的規(guī)模、成員結(jié)構(gòu)、知識結(jié)構(gòu)等;引導(dǎo)項目團隊的“老帶新”合作方式,以實現(xiàn)跨項目的組織鏈接等[22],進而促進學(xué)習(xí)績效提升、知識水平升級。

3. 在管理過程中,關(guān)注產(chǎn)業(yè)集群內(nèi)多組織學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)指標(biāo)

復(fù)雜產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)集群組織子網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)特征對學(xué)習(xí)績效具有重大影響。一方面,聚類系數(shù)反映著集群內(nèi)組織間知識學(xué)習(xí)、合作的密度,高密度有利于提高學(xué)習(xí)績效;平均最短路徑?jīng)Q定了知識傳輸?shù)谋憬菪院椭蓖ㄐ?短路徑有利于提高學(xué)習(xí)績效。另一方面,組織子網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)特征又直接影響集群知識能力(如:小世界結(jié)構(gòu)帶來更高的學(xué)習(xí)績效)。因此,在知識管理服務(wù)中,可用以往網(wǎng)絡(luò)研究成果為基礎(chǔ),推進有利于小世界結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)形成,具體措施包括:挖掘和發(fā)現(xiàn)各級子網(wǎng)絡(luò)中具有重要影響的關(guān)鍵節(jié)點(關(guān)鍵知識節(jié)點、產(chǎn)品創(chuàng)新必要知識點、核心組織或若干個組織節(jié)點構(gòu)成的“模塊”等),促進這些關(guān)鍵節(jié)點與其他節(jié)點的廣泛聯(lián)結(jié)等[23-24]。

除上述直接從建模角度形成的管理啟示之外,在管理服務(wù)對策上,還包括提高集群內(nèi)多組織間合同、協(xié)議、會員制章程等契約的執(zhí)行力,積極探索系統(tǒng)中行業(yè)協(xié)會的重要銜接作用,科學(xué)管理知識產(chǎn)權(quán)、專利等創(chuàng)新成果的共享機制和利益保護等[25],為學(xué)習(xí)績效提升創(chuàng)造良好的知識運行環(huán)境,共同推進復(fù)雜產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)集群學(xué)習(xí)績效的可持續(xù)發(fā)展。

四、 結(jié) 語

本研究基于信息對稱的前提,面向復(fù)雜產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)集群,從系統(tǒng)科學(xué)視角,構(gòu)建了O-K-P超網(wǎng)絡(luò)演化模型,并以驅(qū)動參數(shù)為切入點,深入復(fù)雜產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)集群知識學(xué)習(xí)過程,通過仿真實驗研究了O-K-P超網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)績效的影響機理,并據(jù)此提供了復(fù)雜產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)集群知識管理的啟示和管理建議。今后,對于產(chǎn)業(yè)集群知識管理創(chuàng)新的研究,還需要從復(fù)雜產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)集群知識活動整體和知識個體組織的多角度,深入知識活動中的作用機理,以期提供更多的理論支撐和應(yīng)用工具,進一步推進復(fù)雜產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)集群知識管理。