徐耀群 鄭藝 姜永常

內(nèi)容提要：新型冠狀病毒疫情在全國范圍內(nèi)的暴發(fā)和蔓延，對實體經(jīng)濟尤其零售行業(yè)發(fā)展產(chǎn)生了巨大的沖擊和影響。然而，在此背景下電商直播這一新興產(chǎn)業(yè)得到了快速發(fā)展，并且在疫情發(fā)生后拉動消費增長中起到至關(guān)重要的作用，其中隱性知識傳播對培育高質(zhì)量直播電商人才乃至整個電商直播行業(yè)發(fā)展息息相關(guān)。本文通過建立微分動力學模型，分析直播電商中隱性知識傳播的主要影響因素。實驗結(jié)果表明：直播電商過程中存在隱性知識傳播，并且隱性知識的傳播與從業(yè)人員的加入率、離開率、接觸率和遺棄率相關(guān);提高從業(yè)人員加入比例，增加學習者與隱性知識擁有者接觸機會，并降低已經(jīng)擁有隱性知識的從業(yè)人員遺棄獲得的知識的比例可以促進直播電商中隱性知識傳播，以提高直播電商從業(yè)者的素質(zhì)進而促進直播電商行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。本文的研究對提高直播電商中隱性知識的管理水平具有重要啟示意義，同時也為直播電商行業(yè)發(fā)展提出了相應策略建議。

關(guān)鍵詞：隱性知識;電商;直播;微分動力學模型;傳播

中圖分類號：F7246??文獻標識碼：A??文章編號：1001-148X（2021）03-0001-08

收稿日期：2020-10-12

作者簡介：徐耀群（1972-），男，浙江蘭溪人，哈爾濱商業(yè)大學計算機與信息工程學院教授，博士生導師，研究方向：物流與供應鏈管理、電子商務;鄭藝（1996-），女，哈爾濱人，哈爾濱商業(yè)大學計算機與信息工程學院碩士研究生，研究方向：物流與供應鏈管理、電子商務;姜永常（1965-），男，哈爾濱人，哈爾濱商業(yè)大學商業(yè)經(jīng)濟研究院研究員，研究方向：?知識管理與服務創(chuàng)新。

基金項目：國家社會科學基金項目“基于技術(shù)綜合集成的協(xié)同知識構(gòu)建機理與方法研究”，項目編號：20BTQ091;黑龍江省社會科學基金項目“基于區(qū)塊鏈技術(shù)的生鮮農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全研究”，項目編號：20GLE390。

一、引言

2020年初始，突如其來的新冠肺炎疫情開始在全球范圍內(nèi)蔓延，對世界經(jīng)濟發(fā)展和人民生活帶來了不可忽視的沖擊和影響。疫情之下，在中國也促使新興直播電商的行業(yè)蓬勃發(fā)展，2016年才開始出現(xiàn)的直播電商，自2019年至今仍處于爆發(fā)式增長階段，CNNIC第45次中國互聯(lián)網(wǎng)絡發(fā)展狀況統(tǒng)計顯示，到2020年3月電商直播用戶規(guī)模已達到265億，占網(wǎng)民總數(shù)的293%。直播電商以其獨特的網(wǎng)絡直播形式和擁有大量粉絲的網(wǎng)絡主播帶貨相結(jié)合的“直播+電商”新型營銷模式，在疫情期間不僅沒有受到影響反而展現(xiàn)了強勁的發(fā)展?jié)摿?。由于新冠疫情影響，大部分人被迫在家辦公、上網(wǎng)課，無法在線下得到滿足的需求通過互聯(lián)網(wǎng)得到了釋放。同時，直播電商以其獨特的網(wǎng)絡直播形式和擁有大量粉絲的網(wǎng)絡主播帶貨相結(jié)合的“直播+電商”新型營銷模式，在疫情期間不僅沒有受到影響反而展現(xiàn)了強勁的發(fā)展?jié)摿?。此外，直播電商在疫情暴發(fā)后在助力企業(yè)復工復產(chǎn)和促進經(jīng)濟復蘇方面起到了重要作用，其中頗具代表性的是2020年4月以人民日報新媒體等為代表的主流媒體平臺與淘寶直播聯(lián)合開展的“為鄂下單”公益活動，此次活動旨在幫助湖北地區(qū)的商家和農(nóng)戶解決受疫情影響而滯銷的生鮮農(nóng)產(chǎn)品問題，而開展的以網(wǎng)絡直播為形式的電商活動。直播累計觀看人次近5000萬，單場成交額最高達226億元人民幣，這次直播活動充分展現(xiàn)了直播電商在減輕農(nóng)民和商家疫情期間的損失和疫后經(jīng)濟重啟方面起到至關(guān)重要的作用。此后，國家發(fā)改委、人力資源和社會保障部等十三部門發(fā)布了《關(guān)于支持新業(yè)態(tài)新模式健康發(fā)展激活消費市場帶動擴大就業(yè)的意見》（以下簡稱《意見》）。《意見》提出，支持微商電商、網(wǎng)絡直播等多樣化的自主就業(yè)、分時就業(yè)。著力激發(fā)各類主體的創(chuàng)新動力和創(chuàng)造活力，打造兼職就業(yè)、副業(yè)創(chuàng)業(yè)等多種形式蓬勃發(fā)展格局。

但隨著直播電商爆發(fā)式的發(fā)展，行業(yè)早期發(fā)展紅利也開始逐漸消失，一些行業(yè)發(fā)展過程中的問題也開始逐漸暴露出來。當前，直播電商中的不同主播帶貨能力相差巨大，一些知名的頭部主播在很早前就抓住了直播電商發(fā)展的機遇，因此享受到了行業(yè)發(fā)展的早期流量紅利[1]。然而隨著進入行業(yè)中的人員增加這種紅利開始消失，導致很多后加入行業(yè)的主播無法與那些頭部主播爭奪一席之地最終只能選擇退出行業(yè)，進一步造成了直播電商中主播的馬太效應明顯。除此，直播電商中產(chǎn)品質(zhì)量難以得到保證，有時甚至會出現(xiàn)直播中所看到的產(chǎn)品與實際購買收到貨后的規(guī)格和數(shù)量都相差甚遠，這種現(xiàn)象的產(chǎn)生也從側(cè)面說明了直播電商行業(yè)監(jiān)管不力，還沒有建立規(guī)范的行業(yè)標準保證直播電商行業(yè)穩(wěn)定健康發(fā)展。直播電商之所以能夠帶動消費，是由于主播對產(chǎn)品性能和質(zhì)量的講解使消費者在很短的時間內(nèi)了解產(chǎn)品并產(chǎn)生消費欲望，并且直播電商具有互動性強的特點，在觀看直播的過程中觀眾可以和主播以及其他人互動，在互動的過程中也會產(chǎn)生社交活動分享購物經(jīng)驗加強對產(chǎn)品全方面的了解并決定是否購買。而目前行業(yè)內(nèi)對專業(yè)化、高質(zhì)量的電商主播需求遠得不到滿足，為培養(yǎng)更多高質(zhì)量的直播電商行業(yè)人才，應當促進直播電商行業(yè)中“人貨場”三個維度間的知識傳播。而隱性知識又是知識傳播的重要組成部分，所以通過研究電商直播過程中隱性知識的傳播，可以更深刻地了解直播電商的運營規(guī)律，同時提高從業(yè)者的素質(zhì)改善目前直播電商從業(yè)人員質(zhì)量參差不齊的現(xiàn)狀。

二、直播電商背景下的隱性知識傳播：相關(guān)文獻研究

在疫情發(fā)生后國家層面開始重視并鼓勵直播電商發(fā)展的同時，也有部分學者開始研究直播電商的經(jīng)濟發(fā)展模式。包圓圓[2]分析了在新冠肺炎疫情期間網(wǎng)絡直播的特性和優(yōu)勢，并進一步探討了其在提升社會責任治理能力中起到的作用。王志和[3]認為“直播+電商”走進鄉(xiāng)村不但可以幫助農(nóng)民宣傳銷售農(nóng)產(chǎn)品增加農(nóng)民受益，還在一定程度上能夠吸引青年人回鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)推動鄉(xiāng)村振興。夏令藍和宋姣[4]認識到盡管疫情期間網(wǎng)絡直播帶貨成為新的經(jīng)濟增長點，但仍然需要重視在后疫情時代直播帶貨行業(yè)規(guī)范的制定，提升監(jiān)管效率和可持續(xù)發(fā)展性。

知識管理被視為實現(xiàn)競爭優(yōu)勢所必需的關(guān)鍵管理過程[5]。知識管理中一個重要的概念——隱性知識，由Michael?Polanyi首次提出，他將世界上的知識分為可以用語言清楚描述并記錄在手稿或公開發(fā)表在學術(shù)著作中的顯性知識（Explicit?knowledge）以及與之相對的難以用語言描述和傳遞并依賴于知識其持有者，依附在人的思想上，深深扎根于個人的行為和經(jīng)驗的隱性知識（Tacit?knowledge）兩類[6]。在此基礎(chǔ)上Nonaka和Takeuchi[7]將顯性知識和隱性知識之間的相互作用表示為四種轉(zhuǎn)化模式：社會化（Socialisation）、外顯化（Externalisation）、內(nèi)隱化（Internalisation）和組合化（Combination）四個階段。其中：（1）社會化以“經(jīng)驗分享”的方式將隱性知識轉(zhuǎn)化為隱性知識，然而由于隱性知識的本質(zhì)是不能通過口頭語言的方式被表述，因此社會化只能通過觀察、模仿和實踐等直接接觸的方式實現(xiàn)[8]。（2）外顯化過程通過隱喻、類比、假設和建立模型的方式，將隱性知識的表達并將其轉(zhuǎn)化為其他人可以理解的形式[9]。（3）組織中共享的顯性知識被個人轉(zhuǎn)換為隱性知識的過程則被稱為內(nèi)隱化，所以內(nèi)隱化的本質(zhì)就是從實踐中學習[10]。（4）組合化涉及將顯性知識轉(zhuǎn)換為更復雜的顯性知識集，此過程依賴于對公開數(shù)據(jù)的收集，再以演講或會議的形式直接傳播，最后將這些顯性知識編輯整理成計劃、報告方便使用。上述轉(zhuǎn)化模式中，社會化、外顯化和內(nèi)隱化是隱性知識傳播的主要過程[11]。在SECI模型的螺旋上升式的顯性知識與隱性知識間的相互轉(zhuǎn)換過程中，知識總量也會產(chǎn)生微量的增量也就是知識創(chuàng)造過程。李柏洲等[12]將組織學習—知識創(chuàng)造的過程用量子能級躍遷隱喻，在SECI模型基礎(chǔ)之上，對組織學習中的頓悟式學習加以補充并闡明轉(zhuǎn)化機理。此外Li等[13]在傳統(tǒng)顯性知識和隱性知識之間引入了灰色知識概念，它也可以表示為知識接受者對顯性知識的理解程度，將經(jīng)典SECI模型中知識創(chuàng)造螺旋轉(zhuǎn)化再次細化為六個階段從而提出了修改后的Grey-SECI模型并揭示了復雜的產(chǎn)品系統(tǒng)創(chuàng)新過程。實際上，知識理論已對信息技術(shù)和系統(tǒng)、戰(zhàn)略管理、創(chuàng)新管理和組織研究越來越重要。De?Wit-de?Vries等[14]通過對現(xiàn)有知識轉(zhuǎn)移用文獻的梳理與總結(jié)發(fā)現(xiàn)知識差異以及不同制度文化導致的目標不一致是知識轉(zhuǎn)移過程中的阻礙因素，而在合作過程中采用直接、雙向溝通的方式傳遞隱性知識可以克服這些障礙，并認為這一發(fā)現(xiàn)應用于產(chǎn)學研合作中的知識轉(zhuǎn)移中，會對學術(shù)參與領(lǐng)域做出理論貢獻。Rahman等[15]經(jīng)研究又發(fā)現(xiàn)產(chǎn)學研中隱性知識傳播行為受到個人特質(zhì)以及相互信任的影響。Bergendahl和Magnusson?[16]則站在組織距離對知識組織創(chuàng)造的影響角度，通過回歸模型分析得出組織距離變量對解釋創(chuàng)新輸出和知識創(chuàng)造行為有效的結(jié)論。

在隱性知識共享方面，學術(shù)界關(guān)于信息技術(shù)（IT）是否在個體和組織間的隱性知識傳播起到作用存在爭論。一些學者認為隱性知識作為一種十分個人化的知識存在于人腦中，“我們所知道的遠多于我們能說出的”，因此不僅無法通過語言實現(xiàn)共享，而且也無法通過信息技術(shù)來共享。?換句話說，隱性知識是用普通語言無法表達和表述的知識，甚至是知識持有人并不總是能夠取得的隱性知識[17]。這一學派認為隱性知識只能通過在工作中的個人經(jīng)驗來獲得，并且不能轉(zhuǎn)化為顯性知識，它只能通過直接的交流、觀察、指導、相互參與等機制實現(xiàn)共享[18]。而另一個思想流派認為IT技術(shù)可以促進隱性知識共享，盡管它可能不像面對面的隱性知識共享那樣豐富[19]。隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”時代的到來，網(wǎng)絡虛擬社區(qū)也已經(jīng)成為知識分享的重要途徑[20]。張才明[21]就分析了隱性知識在虛擬社區(qū)中共享過程中的影響因素，并認為隱性知識共享中的最關(guān)鍵因素是知識源，也就是知識擁有者是否情愿將知識分享給別人，并認為管理者應采取精神激勵措施激發(fā)社區(qū)成員主動共享的行為。而隱性知識的傳播依賴于知識源與知識接受者間的社會關(guān)系，這也決定隱性知識的傳播過程存在于社會網(wǎng)絡之中。系統(tǒng)論的觀點認為社會系統(tǒng)就是一個開放的特殊復雜巨系統(tǒng)，故隱性知識的傳播過程就必定存在于特殊的復雜網(wǎng)絡之中。因此，開始有更多的學者從復雜網(wǎng)絡的角度出發(fā)并結(jié)合知識傳播過程的網(wǎng)絡拓部結(jié)構(gòu)，分析網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)對知識傳播過程的影響。例如，楊湘浩等[22]認為隱性知識傳播過程與傳染病從傳播很相似，基于復雜網(wǎng)絡理論構(gòu)建了考慮遺忘率的隱性知識傳播的傳染病模型，研究結(jié)果表明在網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)不變的情況下遺忘率越低隱性知識傳播得越快。朱宏淼等[23]針對以上研究大多局限于單層網(wǎng)絡空間的不足，提出了微信群與線下交流的耦合網(wǎng)絡知識傳播模型經(jīng)過驗證發(fā)現(xiàn)在論網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)如何變化，只要將組織中的知識擁有者維持在某個臨界值之上，該知識就會在網(wǎng)絡中傳播開。

目前關(guān)于直播電商行業(yè)的文獻十分有限，至今沒有文獻研究直播電商中的隱性知識傳播。然而，現(xiàn)實情況下直播電商中的網(wǎng)絡主播、培訓機構(gòu)、經(jīng)紀公司以及直播平臺之間存在著大量的基于個人實踐經(jīng)驗以及社交過程且難以通過簡單口頭交流或用文字記錄下來傳遞給別人的隱性知識[24]。因此，將更多的隱性知識轉(zhuǎn)化為顯性知識可以幫助新的從業(yè)者打破行業(yè)壁壘，讓他們快速融入直播電商行業(yè)，同時促進直播電商從業(yè)者提高自身素質(zhì)，也有助于直播電商行業(yè)標準建立從而能夠提升直播帶貨的效果，促進直播電商行業(yè)發(fā)展。本文創(chuàng)新性地將隱性知識理論應用于直播電商行業(yè)，構(gòu)建了直播電商從業(yè)者之間的隱性知識傳播微分動力學模型。模型主要考慮直播電商從業(yè)人員加入的比例、行業(yè)內(nèi)隱性知識擁有者與其他從業(yè)人員的接觸率等條件對整個直播電商行業(yè)中隱性知識傳播的影響機制。最后根據(jù)對模型結(jié)果的分析并結(jié)合實際，提供給直播電商中企業(yè)、機構(gòu)和個人相應發(fā)展對策和建議。

三、系統(tǒng)描述與模型構(gòu)建

（一）基本假設

本文中我們考慮的是單個人的某一隱性知識向組織中其他人傳播的情況，多個隱性知識的傳播過程可以視為單一隱性知識傳播的疊加。要研究直播電商從業(yè)者間隱性知識傳播規(guī)律我們有如下基本假設：

（1）假設直播電商從業(yè)人員總數(shù)為N，且N足夠大。為了研究某一隱性知識在組織內(nèi)從業(yè)者間的傳播規(guī)律，將t時刻直播電商從業(yè)者劃分為三類：A類，沒有取得過這一隱性知識的人，他們可以通過實踐等方式獲得隱性知識，因此稱這類人為學習者;B類，表示直播電商從業(yè)人員中掌握某個隱性知識的人，他們可以通過面對面交流等方式將隱性知識傳遞給其他人，故稱他們?yōu)閾碛姓呋騻鞑フ?C類，曾取得過某個隱性知識，而之后認為該隱性知識沒有價值從而遺棄的人，稱之為遺棄者。A（t）、B（t）、C（t）則分別表示t時刻三類人占從業(yè)人員總數(shù)的比例。顯然，A（t）+B（t）+C（t）=1。

（2）考慮到直播電商行業(yè)中從業(yè)者存在動態(tài)的調(diào)入、調(diào)出和流失狀況發(fā)生，假設加入率為α，表示加入直播電商行業(yè)并且此前未獲得過該隱性知識的從業(yè)人員，顯然加入的人員均是學習者;同理假設退出率為β。

（3）隱性知識的分享主要通過工作實踐中面對面接觸的方式，所以我們可以設單位時間內(nèi)直播電商隱性知識擁有者與其他人的接觸率為λ，所以單位時間t內(nèi)A類人與B類人接觸總數(shù)為λAN，也就t時間內(nèi)知識擁有者B類從業(yè)人員增加的數(shù)量。

（4）人往往有選擇學習的特性，當某個獲得隱性知識的人發(fā)現(xiàn)這個知識對其已經(jīng)沒有價值后，就會選擇遺棄并且以后也不再學習。假設遺棄者與擁有者的比例為γ，那么單位時間內(nèi)就會有γBN個隱性知識擁有者轉(zhuǎn)化為遺棄者，也就是C類從業(yè)者增加γBN。

（5）在直播電商隱性知識傳播模型中，默認遺忘率μ=0，即不考慮知識擁有者的遺忘因素。這是由于當學習者成為隱性知識擁有者后，不可能完全遺忘這一隱性知識。

（二）模型的建立

直播電商內(nèi)部隱性知識傳播過程如圖1所示。

圖1?直播電商內(nèi)部隱性知識傳播過程

根據(jù)圖1可得：

NdA（t）dt=αN-βA（t）N-λA（t）NNdB（t）dt=λA（t）N-βB（t）N-γB（t）NNdC（t）dt=γB（t）N-βC（t）NA（t）N+B（t）N+C（t）N=NA0=A（0），B0=B（0），C0=C（0）（1）

簡化，可以得到微分動力學模型：

dA（t）dt=α-βA（t）-λA（t）dB（t）dt=λA（t）-βB（t）-γB（t）dC（t）dt=γB（t）-βC（t）A（t）+B（t）+C（t）=1A0=A（0），B0=B（0），C0=C（0）（2）

上面方程組就是直播電商中隱性知識傳播的微分動力學模型。

求解上面的微分方程，可以得到：

B（t）=

λ（β+γ）A0+（β+γ）（λ-γ）B0-λα（β+γ）（λ-γ）e-t（β+γ）+λα-λ（β+λ）A0（β+λ）（λ-γ）e-t（β+λ）+λα（β+γ）（β+λ）（3）

（3）式為直播電商從業(yè)人員中擁有某個隱性知識的人數(shù)占從業(yè)人員總數(shù)的比例隨時間變化的函數(shù)。當時間趨于無窮大時，有：

B（t）=λα（β+γ）（β+λ）?（4）

若直播電商行業(yè)中隱性知識擁有者比例不斷演化最終會達到一個穩(wěn)定狀態(tài)，即穩(wěn)態(tài)值B（

SymboleB@

=λα（β+γ）（β+λ），取決于加入率為α、退出率為β以及接觸率λ和遺棄率γ。

四、直播電商從業(yè)人員隱性知識傳播參數(shù)控制分析

通過對模型的求解分析可以得到如下命題：

命題1：B

是變量α的單調(diào)遞增函數(shù)。

是變量α的單調(diào)遞增函數(shù)。

由命題1可以看出，當直播電商從業(yè)人員接觸率、從業(yè)者退出率和取得隱性知識后的遺棄率為常數(shù)時，直播電商行業(yè)內(nèi)隱性知識傳播與行業(yè)中從業(yè)人員加入比例有關(guān)。當加入者比例大于退出者比例與知識遺棄率之和時，隱性知識能夠在行業(yè)內(nèi)部傳播。增加直播電商從業(yè)人員加入比例有助于隱性知識在行業(yè)內(nèi)部傳遞，即

近年來，直播行業(yè)由于電商直播的興起再度成為互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的新風向。2020年初的新冠疫情暴發(fā)導致實體經(jīng)濟下滑，從而促使互聯(lián)網(wǎng)線上消費激增。在此背景下，電商直播帶貨也迅速成為新的消費趨勢，眾多網(wǎng)紅主播和明星紛紛開啟直播帶貨的新模式。不僅如此，農(nóng)民、企業(yè)家、甚至政府官員也都參與其中，極大地豐富了主播群體。他們將成為直播電商行業(yè)中的學習者，并通過實踐和面對面交流獲取行業(yè)中的隱性知識并成為隱性知識的擁有者。因此，隨著電商直播從業(yè)者加入率的增大，直播電商從業(yè)人員中隱性知識的擁有者也會增多。此外要增加直播電商從業(yè)人員加入率，可以通過在高職院校增設直播電商相關(guān)的新興專業(yè)，讓更多年輕人可以深刻了解和學習有關(guān)直播電商的知識，在這個過程中培養(yǎng)提高從業(yè)能力可以在畢業(yè)后讓更多人選擇加入直播電商行業(yè)中去。

由命題2可以看出，當直播電商從業(yè)人員加入率、退出率和隱性知識傳播接觸率為常數(shù)時，隱性知識的傳播與隱性知識遺棄率有關(guān)。當隱性知識遺棄率大于加入率與接觸率之和減離開率時，隱性知識不能再直播電商行業(yè)內(nèi)部傳播開。當直播電商行業(yè)中一些已經(jīng)取得隱性知識的從業(yè)人員發(fā)現(xiàn)這個知識對他不再具有價值時，他則會主動選擇遺棄這個隱性知識。選擇主動遺棄已獲得的隱性知識的從業(yè)人員比例增高，會使現(xiàn)有直播電商行業(yè)中隱性知識擁有者比例降低。

若已經(jīng)獲得隱性知識的人發(fā)現(xiàn)他所擁有的知識已經(jīng)沒有了價值時就會主動遺棄這個知識，而在直播電商行業(yè)中同樣存在這個現(xiàn)象。一些粉絲量很少的主播盡管各方面能力都比較強，一場直播的帶貨效果可能遠不如那些能力相差無幾但擁有巨大粉絲量的主播。就如跨界直播的羅永浩首次直播就創(chuàng)下11億的帶貨額，這也是大多數(shù)普通主播無法達到的。當一些普通主播始終無法在行業(yè)內(nèi)取得一定成績即使他們已經(jīng)掌握直播電商中的隱性知識，那么這些知識對這部分主播來說是沒有價值的所以會選擇遺棄這些知識。

由命題3可以看出，當直播電商從業(yè)人員加入率、隱性知識傳播接觸率和遺棄率為常數(shù)時，隱性知識傳播與從業(yè)人員退出率有關(guān)。且當退出比例高于接觸率和加入率與遺棄率之差時，隱性知識不能在行業(yè)內(nèi)傳播開。由于直播電商行業(yè)準入門檻很低，網(wǎng)紅、明星、主持人和普通主播間出現(xiàn)“馬太效應”，與一些知名主播一場直播就銷售億元形成鮮明對比多數(shù)普通主播不僅賺不到錢甚至還要為了人氣虧本直播。這也導致很多直播電商從業(yè)人員抵抗不住壓力因而中途退出。亦或是當電商直播產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員開始飽和行業(yè)內(nèi)競爭壓力很大，這時再繼續(xù)留在這個行業(yè)中也看不到發(fā)展前景時從業(yè)人員就會退出這個行業(yè)。

五、數(shù)值分析

通過以上命題可以知道，直播電商行業(yè)中擁有隱性知識的從業(yè)者比例與加入直播電商行業(yè)的人員比例起到正向促進作用，同時離開率和隱性知識遺棄率起到逆向抑制作用。為了更直觀地描述不同參數(shù)對隱性知識傳播的影響，下面給出具體算例并使用MATLAB軟件繪制不同參數(shù)取值隨時間變化下對電商直播從業(yè)者中隱性知識擁有者占比B（t）的影響。為了使最終呈現(xiàn)的圖像便于比較分析不妨假設系統(tǒng)初始狀態(tài)下，直播電商中隱性知識學習者與已經(jīng)掌握隱性知識的從業(yè)者占總從業(yè)人員的比例分別為：A0=03，B0=05，顯然此時選擇遺棄直播電商隱性知識的從業(yè)者比例C0=02。下面進行四組對照實驗分別比較參數(shù)進入率α、接觸率λ、離開率β和遺棄率γ取不同值時B（t）的變化特征。

圖2可以看出，當α取較大值時，B（t）隨時間t的增加會出現(xiàn)極大值;當α取較小時，B（t）隨時間增加而單調(diào)減小;并且相同條件下α越大對應B（t）也越大。當α一定時，γ越大，對應B（t）的值反而越小。這表明，當進入直播電商行業(yè)的從業(yè)者比例增高，并且隱性知識擁有者不選擇遺棄所擁有的隱性知識時，就會使直播電商從業(yè)者擁有隱性知識的比例會增高。當進入率α較大并且遺棄率也比較高時，直播電商從業(yè)者中隱性知識擁有者的比例會在一段時間內(nèi)達到極小值，但隨著剛進入的從業(yè)者與隱性知識擁有者的接觸而獲得隱性知識，隱性知識擁有者會持續(xù)增加并趨于一個穩(wěn)態(tài)值下同。

圖3可以看出，當β比較大時，B（t）會隨時間t推移而單調(diào)減小;當β較小而γ較大時，B（t）會在很短一段時間內(nèi)減少然后隨時間t增加而單調(diào)增大;當β較小且γ也較小時，B（t）會隨時間t增加而增大并會出現(xiàn)極值;當β相同時，γ越大，對應B（t）的值同圖2相同也就越小。這表明，若要擴大直播電商從業(yè)者中隱性知識擁有者所占比例，需要降低直播電商從業(yè)者的離開率，并且保證已經(jīng)擁有隱性知識點的人不會主動遺棄這個知識。當離開率很小時，隨著數(shù)量巨大的人員踴躍加入直播電商行業(yè)，此時，從業(yè)人員中隱性知識擁有者的比例B（t）會在開始一段時間呈現(xiàn)減小趨勢，但隨著隱性知識擁有者與新加入成員不斷接觸、交流，會使更多的新成員獲得隱性知識，因此，隱性知識擁有者比例會持續(xù)增加并達到新的穩(wěn)態(tài)。

在圖4中，對直播電商從業(yè)人員選擇相同的加入率α和退出率β，表明直播電商從業(yè)人員規(guī)模相對穩(wěn)定，這符合當前直播電商從業(yè)人員發(fā)展規(guī)律。

圖4可以看出，當接觸率λ比較大時，B（t）會隨時間t增加成單調(diào)增或單調(diào)減的趨勢（與其他變量有關(guān)）;當接觸率λ比較小時，B（t）會隨時間增加出現(xiàn)極值，并且相同條件下λ越大B（t）也越大。這表明，增加接觸機會可以促進直播電商從業(yè)人員間隱性知識傳播，若想使直播電商從業(yè)者中隱性知識擁有者比例增高，需要增加人員接觸率并且讓隱性知識擁有者不會遺棄獲得的隱性知識。當人員接觸率很小時，直播電商從業(yè)者擁有隱性知識的比例有可能在很短時間內(nèi)呈現(xiàn)下降趨勢，但隨著時間增加隱性知識擁有者占比又會開始增加并達到新的穩(wěn)態(tài)。

從圖5可以看出，當α>β時，直播電商中隱性知識擁有者所占比例隨時間增加而增高并最終都各自達到穩(wěn)態(tài)這表明直播電商從業(yè)人員隊伍在增大。同理，當?α<β時，隱性知識擁有者所占比例隨時間而減小，最終到達各自的穩(wěn)態(tài)

這表明直播電商從業(yè)人員隊伍在縮小;而當α=β時，經(jīng)過一段時間的演化直播電商行業(yè)中隱性知識擁有者占比會受到接觸率的影響，當人員接觸率很小時，直播電商從業(yè)者擁有隱性知識的比例有可能在很短時間內(nèi)呈現(xiàn)下降趨勢，但隨著時間增加隱性知識擁有者占比又會開始增加并達到新的穩(wěn)態(tài)。

六、結(jié)論與對策建議

通過對以上直播電商隱性知識傳播模型的仿真結(jié)果分析，可以得到以下結(jié)論：（1）當直播電商行業(yè)的從業(yè)人員的進入率、離開率、接觸率和遺棄率相對穩(wěn)定的情況下，經(jīng)過相當長一段時間演化后直播電商行業(yè)中隱性知識擁有者的比例都會趨于一個穩(wěn)態(tài)值，同（4）式。（2）當從業(yè)人員接觸率很高或遺棄率很低的時候，直播電商從業(yè)者中隱性知識擁有者的比例可能會在很短時間段內(nèi)呈現(xiàn)減小趨勢。但經(jīng)過一段時間接觸和學習后，有相對更多的學習者會轉(zhuǎn)化為隱性知識擁有者，因此隱性知識擁有者的比例會再次隨時間推移而增加，并最終達到穩(wěn)態(tài)值。（3）提高直播電商從業(yè)者的加入率和接觸率，并最大限度降低隱性知識擁有者的遺棄率，能夠提高直播電商中隱性知識用于者的所占比例，使更多的人掌握直播電商行業(yè)的核心經(jīng)營戰(zhàn)略資源。（4）若想讓直播電商中的核心資源只被少數(shù)人所擁有的，那么就要提高直播電商行業(yè)準入門檻、降低進入率、限制不符合條件的直播電商培訓機構(gòu)減少接觸率并鼓勵電商直播從業(yè)者從事其他行業(yè)提高遺棄率。

直播電商從業(yè)者隱性知識擁有者的比例是一個長期演變過程，盡管在某個階段中進入率、離開率、接觸率和遺棄率可能發(fā)生改變影響隱性知識擁有者的比例，但隨著時間增加其比例會最終趨于穩(wěn)定。目前，直播電商行業(yè)正處于爆發(fā)式發(fā)展時期，這個階段大量人員選擇加入直播電商行業(yè)而擁有隱性知識的人還很少，因此大量涌入的從業(yè)者沒有機會接觸到隱性知識擁有者。所以在短時間內(nèi)直播電商行業(yè)中隱性知識擁有者占比會隨時間增加而減少，但隨著直播電商行業(yè)不斷發(fā)展會有更多人掌握隱性知識。本文只考慮了加入率、離開率、接觸率和遺棄率對直播電商行業(yè)隱性知識傳播的影響，然而現(xiàn)實中隱性知識分享效果還與學習者的理解能力有關(guān)，理解能力越高越有利于知識的轉(zhuǎn)移;此外，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展、相關(guān)政策法規(guī)、從業(yè)人員的素質(zhì)等因素會對直播電商隱性知識傳播產(chǎn)生影響，因此在未來的研究中應充分考慮這些因素的作用。

上述研究結(jié)論表明，增加直播電商中隱性知識擁有者比例的關(guān)鍵是要提高加入行業(yè)的從業(yè)者比例，并且還需要促進隱性知識擁有者與其他從業(yè)人員間的相互接觸，同時也要避免隱性知識被遺棄的比例。因此隱性知識下電商直播創(chuàng)新型人才培養(yǎng)也應該以主動獲取、討論學習、實踐性學習以及個性化學習為主，結(jié)合現(xiàn)實可以對直播電商中隱性知識傳播和創(chuàng)新型人才培養(yǎng)給出以下對策建議：

（1）政府可以對電商直播杰出人才給予一定從業(yè)補貼，并通過對那些創(chuàng)業(yè)初期的電商直播小型企業(yè)實行減稅措施以鼓勵其發(fā)展增加就業(yè)機會。（2）政府或行業(yè)組織定期舉辦交流會，加強行業(yè)內(nèi)經(jīng)驗交流。（3）科技部門可以加大直播電商底層技術(shù)的研發(fā)力度，擴大相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域的研究資助范圍。（4）在高職院校中增加直播電商專業(yè)，以提高直播電商從業(yè)者加入比例。（5）在高校和有關(guān)研究機構(gòu)內(nèi)創(chuàng)建直播電商人才培訓基地，通過培訓活動逐漸提升電商直播有關(guān)專業(yè)學生對行業(yè)內(nèi)存在的隱性知識的理解能力。

參考文獻：

[1]?郭全中.中國直播電商的發(fā)展動因、現(xiàn)狀與趨勢?[J].新聞與寫作，?2020（8）：?84-91.

[2]?包圓圓.新冠疫情下網(wǎng)絡直播行業(yè)社會責任治理研究?[J].中國廣播電視學刊，?2020（7）：?92-95.

[3]?王志和.“直播+電商”如何助力鄉(xiāng)村振興?[J].人民論壇，?2020（15）：?98-99.

[4]?夏令藍，?宋姣.后疫情時代“直播帶貨”規(guī)范化研究?[J].傳媒，?2020（13）：?94-96.

[5]?Szulanski?G，?Ringov?D，?Jensen?R?J.Overcoming?stickiness：?How?the?timing?of?knowledge?transfer?methods?affects?transfer?difficulty?[J].Organization?Science，?2016，27（2）：?304-322.

[6]?Polanyi??M.The?tacit?dimension?[M].University?of?Chicago?press，?2009.

[7]?Nonaka?I，?Takeuchi?H.The?knowledge-creating?company：?How?Japanese?companies?create?the?dynamics?of?innovation?[M].Oxford?university?press，?1995.

[8]?Nonakai，Konno?N.The?concept?of?“Ba”：?Building?a?foundation?for?knowledge?creation?[J].California?management?review，?1998，40（3）：40-54.

[9]?Hussi?T.Reconfiguring?knowledge?management-combining?intellectual?capital，?intangible?assets?and?knowledge?creation?[J].Journal?of?knowledge?Management，?2004，8（2）：?36-52.

[10]Nonakai?I，?Toyama?R，?Konno?N.?SECI，?Ba?and?leadership：?a?unified?model?of?dynamic?knowledge?creation?[J].Long?range?planning，?2000，33（1）：?5-34.

[11]Sarkiunaite?I，?Kriksciuniene?D.Impacts?of?information?technologies?to?tacit?knowledge?sharing：?Empirical?approach?[J].Informacijos?mokslai，?2005，35：?69-79.

[12]李柏洲，?趙健宇，?蘇屹.基于能級躍遷的組織學習—知識創(chuàng)造過程動態(tài)模型研究?[J].科學學研究，?2013，31（6）：?913-922.

[13]Li?M，?Liu?H，?Zhou?J.G-SECI?model-based?knowledge?creation?for?CoPS?innovation：?the?role?of?grey?knowledge?[J].Journal?of?Knowledge?Management，?2018，?22（4）：?887-911.

[14]De?Wit-de?Vries?E，?Dolfsma?W?A，?Van?Der?Windt?H?J，?et?al.Knowledge?transfer?in?university-industry?research?partnerships：?a?review?[J].The?Journal?of?Technology?Transfer，?2019，?44（4）：?1236-1255.

[15]Rahman?M?S，?Mannan?M，?Hossain?M?A，?et?al.Tacit?knowledge-sharing?behavior?among?the?academic?staff?[J].International?Journal?of?Educational?Management，?2018，32（5）：?761-782.

[16]Bergendahl?M，?Magnusson?M.Creating?ideas?for?innovation：?Effects?of?organizational?distance?on?knowledge?creation?processes?[J].Creativity?and?Innovation?Management，?2015，?24（1）：?87-101.

[17]Mohamed?M，?Stankosky?M，?Murray?A.Knowledge?management?and?information?technology：?can?they?work?in?perfect?harmony？?[J].Journal?of?knowledge?management，?2006，10（3）：?103-116.

[18]Johannessen?J-A，?Olaisen?J，?Olsen?B.Mismanagement?of?tacit?knowledge：?the?importance?of?tacit?knowledge，?the?danger?of?information?technology，?and?what?to?do?about?it?[J].International?journal?of?information?management，?2001，21（1）：?3-20.

[19]Jasimuddin?S?M，?Klein?J?H，?Connell?C.The?paradox?of?using?tacit?and?explicit?knowledge：?Strategies?to?face?dilemmas?[J].Management?decision，?2005，43（1）：?102-112.

[20]李愛國，?王亞萍，?鄧召惠.虛擬社區(qū)知識共享影響消費者品牌態(tài)度內(nèi)在機制研究?[J].商業(yè)研究，?2016（12）：?1-8.

[21]張才明.虛擬社區(qū)隱性知識共享研究?[J].情報科學，?2020，?38（9）：?36-41.

[22]楊湘浩，?段哲哲，?王筱莉.考慮遺忘機制的企業(yè)隱性知識傳播SIR模型研究?[J].中國管理科學，?2019，?27（7）：195-202.

[23]朱宏淼，?張生太，?靳禎，?等.微信群與線下交流耦合網(wǎng)絡知識傳播模型研究?[J].系統(tǒng)工程理論與實踐，?2019，39（7）：1796-1806.

[24]Sveiby?K-.Transfer?of?knowledge?and?the?information?processing?professions?[J].European?Management?Journal，?1996，14（4）：?379-388.