馬 騰，賈榮言，李榮平

(河北科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，河北石家莊 050018)

項目型組織(Project-Based Organizations，PBO)是指以項目的形式為外部或內(nèi)部客戶提供成熟產(chǎn)品或服務(wù)的組織［1］。PBO 的臨時性、一次性和專業(yè)性導(dǎo)致了人員流動性大、組織文化作用強(qiáng)大、高度的團(tuán)隊合作以及與客戶緊密聯(lián)系等特點。項目經(jīng)驗、知識創(chuàng)新成果是PBO 持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵資源?？珥椖康闹R轉(zhuǎn)移為PBO 提供了具有價值的經(jīng)驗教訓(xùn)，避免重復(fù)創(chuàng)新成本損失或重復(fù)錯誤［2］。區(qū)別于一般組織情境，PBO 的知識轉(zhuǎn)移對組織情境有更強(qiáng)的依賴性，增加了項目成員的異構(gòu)性，成為阻礙知識轉(zhuǎn)移的潛在風(fēng)險。近年來項目規(guī)模不斷擴(kuò)大、管理體系日趨復(fù)雜，項目實施各階段積累的經(jīng)驗、知識創(chuàng)新成果也成倍增加，這為PBO 知識轉(zhuǎn)移提出了新的挑戰(zhàn)。

Pemsel 等［3］認(rèn)為組織邊界是PBO 知識轉(zhuǎn)移的障礙，弱化組織邊界、制定組織邊界連接策略能夠促進(jìn)項目間的知識交流與合作。Almeida 等［2］認(rèn)為項目成員觀念的誤解、不同的學(xué)科背景、項目文化差異和不同的工作方式是PBO 知識轉(zhuǎn)移的障礙。Armagnac［4］指出PBO 知識管理應(yīng)充分考慮將人力資源管理實踐與組織設(shè)計相結(jié)合。Reich 等［5］認(rèn)為PBO 知識管理成功的關(guān)鍵在于PBO 知識管理文化和項目管理辦公室(PMO)的構(gòu)建。Pemsel 等［6］強(qiáng)調(diào)了知識治理流程的自然屬性及其與環(huán)境的關(guān)系。Koskinen［7］認(rèn)為項目成員的語言、信任、物理上的接近將影響項目成員的知識共享行為，成員間面對面的交流將有利于知識共享。Savolainen［8］指出項目組織中個體間的信任、動態(tài)職能關(guān)系及開放的溝通環(huán)境是影響知識共享的重要因素。Sun 等［9］認(rèn)為知識轉(zhuǎn)移機(jī)會、知識轉(zhuǎn)移對象、知識轉(zhuǎn)移方法和知識類型將影響知識轉(zhuǎn)移效率。Bell 等［10］基于文獻(xiàn)綜述、結(jié)構(gòu)化訪談、存檔數(shù)據(jù)和德爾菲調(diào)查，提出一種能夠激勵和指導(dǎo)PBO 傳遞知識的框架。Wei 等［11］基于組織文化的三元素研究了PBO 文化與項目文化的相互作用對個體知識轉(zhuǎn)移行為的影響機(jī)制。Ren 等［12］認(rèn)為項目的相似性可以促進(jìn)項目間的溝通，提高轉(zhuǎn)移意愿和知識轉(zhuǎn)移有效性，而項目的時間性和緊迫性則對項目溝通產(chǎn)生負(fù)面影響。王能民等［13］認(rèn)為項目成員的流動促成了項目間的知識轉(zhuǎn)移，且項目間知識轉(zhuǎn)移具有很強(qiáng)的組織情境依賴性。李麗萍等［14］指出項目的多學(xué)科性有利于知識的傳播與創(chuàng)新，而項目的一次性、臨時性特點將會使項目知識隨著項目生命周期的結(jié)束而丟失。

從上述文獻(xiàn)可以看出，已有較多關(guān)于PBO 知識轉(zhuǎn)移的研究，但是考慮成員知識轉(zhuǎn)移動因與組織情境的交互作用，及其反饋效用對成員知識轉(zhuǎn)移動因影響的文獻(xiàn)鮮見。PBO 成員知識轉(zhuǎn)移行為受到其自身意愿及其所在組織環(huán)境的雙重作用。因此，本研究運(yùn)用動態(tài)模糊認(rèn)知圖探究PBO 成員知識轉(zhuǎn)移動因交互影響及反饋效應(yīng)。

1 PBO 知識轉(zhuǎn)移動因和組織情境要素系統(tǒng)

知識轉(zhuǎn)移的概念由Teece 首次提出，此后被研究者們不斷的發(fā)展、完善。學(xué)者們對知識轉(zhuǎn)移的概念已達(dá)成相對一致的看法，認(rèn)為知識轉(zhuǎn)移概念包含以下4 個要素：（1）知識轉(zhuǎn)移主體、知識轉(zhuǎn)移客體；（2）在特定的情境下；（3）進(jìn)行交互活動；（4）完成特定的目的［15］。本研究基于知識轉(zhuǎn)移的概念和過程要素，將PBO 知識轉(zhuǎn)移動因和組織情景系統(tǒng)分為：知識轉(zhuǎn)移主體、環(huán)境條件、知識屬性、知識轉(zhuǎn)移客體4 個維度。通過文獻(xiàn)分析和專家訪談歸納了PBO 知識轉(zhuǎn)移動因和組織情境要素系統(tǒng)，并進(jìn)行了定義和修正，如表1 所示。

表1 PBO 知識轉(zhuǎn)移動因和組織情境要素系統(tǒng)

2 研究方法

2.1 動態(tài)模糊認(rèn)知圖

動態(tài)模糊認(rèn)知圖(Dynamic Fuzzy CognitiveMaps,DFCMs)是基于隨機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建的，也稱作動態(tài)隨機(jī)模糊認(rèn)知圖并通過大量計算過程取代符號演繹，最終實現(xiàn)推理。

2.2 動態(tài)模糊認(rèn)知圖在知識轉(zhuǎn)移動因研究方面的適用性

DFCMs 改進(jìn)了FCM，使概念節(jié)點量化且具有動態(tài)性，引入非線性動態(tài)函數(shù)用于推理過程，形成動態(tài)的因果聯(lián)系。動態(tài)模糊認(rèn)知圖改變了模糊因果網(wǎng)絡(luò)，在運(yùn)行時使用神經(jīng)學(xué)習(xí)規(guī)則，學(xué)習(xí)新的模式對以前模式進(jìn)行強(qiáng)化。DFCMs 的優(yōu)勢在于更加接近真實環(huán)境，構(gòu)造隨時間變化的虛擬世界，提供豐富的動態(tài)推理機(jī)制。

知識轉(zhuǎn)移過程是多要素參與的高度復(fù)雜的非線性過程，其間接性、轉(zhuǎn)移效果可測性等都存在模糊邊界，且組織成員的知識轉(zhuǎn)移動機(jī)受內(nèi)外部因素驅(qū)動。選擇動態(tài)模糊認(rèn)識圖建模仿真方法，能夠針對項目成員知識轉(zhuǎn)移動機(jī)的內(nèi)外部影響因素之間的因果聯(lián)系，運(yùn)用專家知識和隨機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法來進(jìn)行建模仿真，實現(xiàn)對PBO 成員知識轉(zhuǎn)移動機(jī)的動態(tài)分析。該方法以圖論為基本表現(xiàn)形式，學(xué)習(xí)算法和反饋機(jī)制使模型不斷進(jìn)化，更加貼近真實環(huán)境。

2.3 參數(shù)設(shè)計

3 數(shù)據(jù)收集與處理

3.1 數(shù)據(jù)收集

采用專家評分法獲取數(shù)據(jù)，根據(jù)指標(biāo)對PBO 知識轉(zhuǎn)移的影響重要程度打分，從非常不重要到重要的取值范圍為［1,5］。邀請5 位專家填寫問卷，這5位專家是來自同一PBO(建設(shè)項目總承包單位)不同項目的項目經(jīng)理。5 位專家均在建設(shè)項目領(lǐng)域有長期項目經(jīng)驗(10～20 年)，對項目的全過程、全要素管理有著深刻的認(rèn)識。專家來自不同的項目使得評價結(jié)論更為客觀和全面。

本研究選用克朗巴哈系數(shù)(Cronbach α)檢驗原始數(shù)據(jù)的內(nèi)部一致性。此外，對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO檢驗和Bartlett 球形檢驗。本研究的Cronbach α 值為0.837 8＞0.7，KMO 值為0.793 2＞0.7，Bartlett 球形檢驗在0.001 的顯著性水平上通過檢驗，表明原始數(shù)據(jù)內(nèi)部一致性較高，結(jié)果可信有效。

3.2 數(shù)據(jù)處理

3.2.1 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

本研究采用的是李克特5 級量表。為了構(gòu)建模糊認(rèn)知圖中概念節(jié)點間的關(guān)系矩陣，首先將專家打分的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊化處理。具體方法如下：

原始數(shù)據(jù)模糊轉(zhuǎn)化結(jié)果，如表2 所示。

表2 原始數(shù)據(jù)模糊化結(jié)果

3.2.2 計算概念節(jié)點初始狀態(tài)

整合5 位專家對每一概念節(jié)點給出的模糊評價值，假設(shè)5 位專家的意見重要程度相一致，對這5組數(shù)據(jù)求均值，將這組均值作為動態(tài)模糊認(rèn)知圖概念節(jié)點狀態(tài)的初始值。概念節(jié)點狀態(tài)初始值，如表3 所示。

表3 概念節(jié)點狀態(tài)初始值

3.2.3 計算概念節(jié)點相關(guān)性

運(yùn)用調(diào)整“余弦相似度”來判斷兩個概念節(jié)點間的相關(guān)性。為了克服“余弦相似度”對絕對數(shù)值不敏感的問題，本研究對所有維度上的數(shù)值都減去一個均值，然后根據(jù)式（2）計算概念節(jié)點間的余弦距離，并判斷相關(guān)性。

采用模糊化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，目的是為了消除余弦相似度算法的系統(tǒng)誤差。概念節(jié)點間的相關(guān)系數(shù)即為相關(guān)，否則為不相關(guān)。運(yùn)用SPSS19.0 軟件進(jìn)行“余弦距離”相關(guān)性分析，得到項目型組織知識轉(zhuǎn)移動因關(guān)系矩陣，如圖1 所示。

圖1 項目型組織知識轉(zhuǎn)移動因關(guān)系矩陣

3.3 非線性Hebbian 規(guī)則學(xué)習(xí)算法

運(yùn)用非線性赫布規(guī)則學(xué)習(xí)算法(Non-Linear Hebbian Learning Algoithm)對初始模糊認(rèn)知圖進(jìn)行修正。具體仿真迭代過程如下：首先，觀測概念節(jié)點當(dāng)前激活值；然后，計算，如果，則概念節(jié)點與概念節(jié)點之間的權(quán)重關(guān)系也會發(fā)生變化，即：

根據(jù)赫布規(guī)則學(xué)習(xí)算法對動態(tài)模糊認(rèn)知圖進(jìn)行MATLAB 仿真。DFCMs 的實現(xiàn)過程如下：

（1）讀入概念節(jié)點的初始狀態(tài)值和關(guān)系矩陣初始狀態(tài)值。概念節(jié)點初始狀態(tài)值，如表4 所示。關(guān)系矩陣初始狀態(tài)值如；

（2）對初始節(jié)點進(jìn)行迭代，迭代K 次；

（3）更新概念節(jié)點的狀態(tài)值；由式（4）更新概念節(jié)點狀態(tài)值，由式（3）更新概念節(jié)點間關(guān)系值：

4 仿真結(jié)果及分析

4.1 構(gòu)建DFCM 結(jié)構(gòu)圖

運(yùn)用非線性Hebbian 規(guī)則學(xué)習(xí)算法改進(jìn)模糊認(rèn)知圖，構(gòu)建穩(wěn)定狀態(tài)下的動態(tài)模糊認(rèn)知圖，如圖2所示。各因素間既存在正向/負(fù)向因果關(guān)系。首先，在PBO 知識轉(zhuǎn)移系統(tǒng)中，各變量的因果關(guān)系均歸結(jié)于知識接收方的知識轉(zhuǎn)移效果，表現(xiàn)為輸入影響最多，故將其看作全局被控制變量，作為判斷知識轉(zhuǎn)移效果的最終標(biāo)志。

其次，對于知識轉(zhuǎn)移方動機(jī)因素：C1平衡互惠、C3避免懲罰、C4員工情感承諾、C5成就動機(jī)對最終結(jié)果變量起到正向影響作用，而C2個人興趣、C6模仿領(lǐng)導(dǎo)者行為、C7自我實現(xiàn)則對結(jié)果變量無正向相關(guān)性影響。有趣的是，C2個人興趣與C18知識轉(zhuǎn)移參與度，C6模仿領(lǐng)導(dǎo)者行為與C20知識心理所有權(quán)呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。興趣動機(jī)一方面能夠促進(jìn)個人創(chuàng)新，另一方面使得個人過于專注于某一事件而忽略與其他人的了溝通與交流，故而使得C2個人興趣與C18知識轉(zhuǎn)移參與度呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系。項目組織成員在模仿領(lǐng)導(dǎo)者行為進(jìn)行知識轉(zhuǎn)移的同時，將模仿行為轉(zhuǎn)化為自身行為，這樣將有助于提升知識的心理所有權(quán)。

再次，對于PBO 組織情境因素：C8組織目標(biāo)一致性、C9組織凝聚力、C10組織支持感對結(jié)果變量呈現(xiàn)顯著正向因果關(guān)系，而C11組織領(lǐng)導(dǎo)力、C12組織學(xué)習(xí)則與結(jié)果變量無顯著性影響，而與知識轉(zhuǎn)移動機(jī)變量C6模仿領(lǐng)導(dǎo)者行為、C7自我實現(xiàn)呈顯著正相關(guān)關(guān)系，說明組織領(lǐng)導(dǎo)力和組織學(xué)習(xí)等組織情境可以在一定程度上促使項目成員模仿領(lǐng)導(dǎo)者行為并幫助成員實現(xiàn)自我。另外，知識轉(zhuǎn)移渠道因素：C13人際關(guān)系網(wǎng)絡(luò)和C15組織網(wǎng)絡(luò)對結(jié)果變量無顯著性影響，而C14知識中介因素與結(jié)果變量有顯著正向影響，這說明在PBO 中由于項目的復(fù)雜多樣性以及細(xì)化的分工導(dǎo)致項目成員間的知識背景差異巨大，故導(dǎo)致知識中介的作用凸顯。

最后，對于知識屬性因素：C17顯性知識對于結(jié)果變量無顯著性影響，而C16隱性知識與結(jié)果變量呈現(xiàn)顯著地負(fù)相關(guān)關(guān)系，這說明在PBO 中也面臨著隱性知識的轉(zhuǎn)移和共享困難這一挑戰(zhàn)。

圖2 穩(wěn)定狀態(tài)下動態(tài)模糊認(rèn)知圖

4.2 仿真結(jié)論

運(yùn)用Matlab 仿真非線性Hebbian 規(guī)則學(xué)習(xí)算法改進(jìn)后的DFCM，以表4 為概念節(jié)點狀態(tài)初始值，經(jīng)過13 次迭代得到DFCM 穩(wěn)定狀態(tài)。PBO 知識轉(zhuǎn)移動因系統(tǒng)迭代過程，如表4 所示。

表4 PBO 知識轉(zhuǎn)移動因系、組織情境統(tǒng)迭代過程

通過仿真結(jié)論可知，在PBO 知識轉(zhuǎn)移動因、組織情境系統(tǒng)中C18知識轉(zhuǎn)移參與度、C19知識轉(zhuǎn)移滿意度、C20知識心理所有權(quán)等因素最為重要，主要是因為其作為全局控制變評價整個知識轉(zhuǎn)移系統(tǒng)效率。C16內(nèi)隱知識與PBO 知識轉(zhuǎn)移系統(tǒng)效率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，說明知識的內(nèi)隱性愈強(qiáng)，知識轉(zhuǎn)移效率愈差。在知識轉(zhuǎn)移動機(jī)因素中C4員工情感承諾、C1互惠平衡、C5成就動機(jī)較其他動機(jī)重要。在組織情境因素中C10組織支持感、C9組織凝聚力、C8組織目標(biāo)一致性較其他組織情境因素重要。在PBO 溝通渠道中C15組織網(wǎng)絡(luò)、C14知識中介較C13人際關(guān)系網(wǎng)絡(luò)重要，這說明合理的PBO 架構(gòu)與專業(yè)的知識中介能夠促進(jìn)PBO 進(jìn)行有效的知識轉(zhuǎn)移。

5 研究結(jié)論

5.1 結(jié)論與啟示

本研究揭示了組織成員知識轉(zhuǎn)移動因與組織情境的交互作用過程，并得出相應(yīng)結(jié)論：

（1）PBO 知識轉(zhuǎn)移動因、組織情境系統(tǒng)全局被控制變量的確定。在PBO 動因、組織情境評價體系中知識接收方的因素：C18知識轉(zhuǎn)移參與度、C19知識轉(zhuǎn)移滿意度、C20知識心理所有權(quán)的輸入和輸出較多，且在DFCM 穩(wěn)定狀態(tài)下其概念節(jié)點重要，故為全局被控制變量，其余為控制變量，通過影響被控制變量最終得到知識轉(zhuǎn)移動因、組織情境系統(tǒng)的穩(wěn)定狀態(tài)。

（2）在知識轉(zhuǎn)移方內(nèi)在動因中C1平衡互惠、C3避免懲罰、C4員工情感承諾、C5成就動機(jī)較其他動因更為重要。不但為進(jìn)一步針對內(nèi)在動因的研究指明了方向，同時也為項目管理者制定激勵機(jī)制提供理論基礎(chǔ)。

（3）在組織情境因素中C10組織支持感、C9組織凝聚力、C8組織目標(biāo)一致性較其他組織情境因素重要。在理論研究方面，可進(jìn)一步將組織支持感、組織凝聚力、組織目標(biāo)一致作為調(diào)節(jié)變量研究其對PBO 知識轉(zhuǎn)移效率的影響；在實踐方面，可為項目管理者營造組織氛圍提供理論借鑒。保證溝通渠道暢通，集思廣益充分采納意見建議，將PBO 目標(biāo)轉(zhuǎn)化為項目成員的共同目標(biāo)，并與組織成員的個人利益相掛鉤，這樣能夠促進(jìn)組織成員平衡互惠動機(jī)，從而增強(qiáng)知識轉(zhuǎn)移效果。

（4）對于知識轉(zhuǎn)移渠道因素，在DFCM 穩(wěn)定狀態(tài)下知識中介為PBO 知識轉(zhuǎn)移起到橋梁作用，對知識轉(zhuǎn)移方的效率起到正向促進(jìn)作用，同時在概念節(jié)點重要程度排名中，組織網(wǎng)絡(luò)、知識中介相較于人事關(guān)系網(wǎng)絡(luò)更為重要。這主要是因為組織網(wǎng)絡(luò)是PBO 的根本基礎(chǔ)，而知識中介能夠促進(jìn)不同專業(yè)知識的融合，對于人際關(guān)系網(wǎng)絡(luò)則存在較多人為和不確定因素，在PBO 知識轉(zhuǎn)移渠道中起到輔助作用。

（5）在PBO 中內(nèi)隱性知識既是知識轉(zhuǎn)移難點又是知識轉(zhuǎn)移重點。這就要求一方面將隱性知識顯性化；另一方面，有效地利用知識中介轉(zhuǎn)移知識，也從另一側(cè)面解釋了PBO 中知識中介的重要性。

5.2 主要創(chuàng)新點

本研究的創(chuàng)新點體現(xiàn)在：在研究視角的選擇上，本研究以知識轉(zhuǎn)動因和組織情境為視角研究，探討知識轉(zhuǎn)移過程中哪些動因、組織情境能夠影響PBO知識轉(zhuǎn)移，而以往研究多注重組織內(nèi)外部環(huán)境、組織文化、技術(shù)手段等因素，較少考慮知識轉(zhuǎn)移動因問題；在方法的選擇上，本研究運(yùn)用非線性Hebbian規(guī)則學(xué)習(xí)算法對DFCM 進(jìn)行改進(jìn)，克服了以往模糊認(rèn)知圖對專家知識過分依賴的情況，經(jīng)過仿真迭代最終形成穩(wěn)態(tài)的DFCM，獲得穩(wěn)定狀態(tài)下各概念節(jié)點的重要程度，為項目管理者制定激勵機(jī)制，營造團(tuán)結(jié)、和諧的組織氛圍奠定基礎(chǔ)。