基于系统动力学的组织视角隐性知识管理仿真

陈可嘉，陈　鹏，陈　洪

(1.福州大学 经济与管理学院，福建 福州 350116；2.福州外语外贸学院 语数教学部，福建 福州 350202)



基于系统动力学的组织视角隐性知识管理仿真

陈可嘉1，陈鹏1，陈洪2

(1.福州大学 经济与管理学院，福建 福州 350116；2.福州外语外贸学院 语数教学部，福建 福州 350202)

隐性知识是实现知识转化和创造的基础，也是组织自主创新的关键。运用系统动力学方法从隐性知识发掘子模块、隐性知识主体与客体间转换子模块和隐性知识创新成果子模块3个方面，建立系统动力学存量流量图。模型的仿真结果表明，当知识吸收度与转移意愿在一定水平之上时，隐性知识发掘能力才能有效发挥作用；知识更新率具有滞后效应，只有将知识更新率与隐性知识吸收度相结合，隐性知识主客体转换能力才能增强；知识显性化程度与隐性知识管理水平才能源源不断给组织带来隐性知识创新收益。

组织；隐性知识管理；仿真；系统动力学

知识经济时代，知识是最根本的战略性资源。知识通常被分为两类：显性知识与隐性知识，相对显性知识而言，隐性知识更加受组织青睐。原因在于从组织的自身利益角度考虑，任何组织都希望自身所掌握的独特知识被组织内部所利用的同时，对外界又能保持高度的保密性。而隐性知识独有的特征，如意会性与难言性正好符合组织的要求，成为了构建组织竞争优势的关键。但也正是由于隐性知识的意会性、难言性等特征，使得该类知识的指导性、概念性和经验性的成分相对较大，难以得到量化，若是组织缺乏有效的管理，则会严重打击掌握隐性知识员工的工作状态，最终造成人才的大量流失。因此，探讨隐性知识管理具有重要的意义。

20世纪90年代，日本学者提出了SECI模型，加深组织对知识管理和知识创造的认识[1]。随后，GARCIA等提出隐性知识可划分为强隐性知识、中等隐性知识及弱隐性知识[2]。NONAKA等通过理论分析认为隐性知识的高度个人化、难以沟通和嵌入性等特点加大了知识管理的难度，不利于组织知识集成能力的提高[3]。CHEN等通过实证研究发现隐性知识在组织的战略制定上扮演着更重要的角色[4]。RIBEIRO提出了管理隐性知识的概念性框架，并描述了该框架的可实践性[5]。何明芮等提出了隐性知识未来研究的趋势与方向，建议从隐性知识共享角度去研究隐性知识[6]。陈媛媛认为通过知识的获取、转移及共享可以对组织的知识进行管理与创新[7]。程慧平等从知识工作者的角度对隐性知识管理满意度与管理改进措施等方面进行探讨[8]。肖振红等的研究表明隐性技巧、隐性经历经验等在企业竞争过程中扮演着重要的角色[9]。

综上所述，现有的文献大多是从理论角度出发研究隐性知识，缺少相关的实证研究。对于隐性知识而言，其隐蔽性与复杂性的特征使得隐性知识每一阶段的知识学习运用都是相互作用、相互影响的，可见隐性知识具有系统性与反馈性的特点，仅通过线性研究是不全面的。此外，相较于个人对隐性知识学习的能动性而言，组织的有效参与和推动可以产生更加明显的效果。鉴于此，笔者从组织视角出发，分析组织对隐性知识管理的主要任务，利用系统动力学方法，对组织视角下的隐性知识管理进行仿真。

1　隐性知识管理因果分析

何晓兰等认为组织对隐性知识管理的主要任务可划分为3部分：隐性知识的发掘、隐性知识主客体角色转换和隐性知识创新[10]。因此，从隐性知识的发掘、主客体角色互换和隐性知识创新这3方面进行研究，所确定的系统模型结构如图1所示。

图1　隐性知识系统结构模型

1.1隐性知识发掘子模块

隐性知识发掘子模块主要包括隐性知识主体、转移意愿与知识吸收度。隐性知识主体对自身掌握的隐性知识转移意愿越大，隐性知识才能更大程度地被社会化、显性化和共享，从而增加隐性知识主体人数。从该角度出发，组织应该提高自身的参与度，加强对隐性知识主体的引导，激发其对隐性知识的转移意愿与共享意愿。同样隐性知识的吸收度越高，才能将晦涩的隐性知识成功“内化”，隐性知识主体的人数才会越多，从而组织的隐性知识发掘能力变得越强。隐性知识发掘子模块因果关系如图2所示。

图2　隐性知识发掘子模块因果关系

1.2隐性知识主客体转换子模块

隐性知识主客体互换子模块包括隐性知识主体人数、知识客体人数、知识更新和知识吸收度等因素。当知识更新率提高时，组织中的知识客体人数不断增加，提高了组织中的竞争态势，在高强度竞争环境的压力下，为了不被组织淘汰，使得知识客体人数提高了对知识的吸收度，而知识吸收度的提高反过来又会促进组织中隐性知识主客体的转换，从而增加了知识主体的人数。隐性知识主客体转换子模块因果关系如图3所示。

图3　隐性知识主客体转换子模块因果关系

1.3隐性知识创新子模块

隐性知识创新子模块主要包括隐性知识主体人数、知识创新成果、创新收益和引进人员等因素。当知识主体人数增加时，则会提高组织的学习能力与成长能力，促进组织的知识创新成果，越来越多的新技术、新创意不断被发明创造出来，从而增加了组织的创新收益；由于知识创新成果能给组织带来更多的收益，促使组织更积极地引进人才，进而促进知识主体人数增加。隐性知识创新子模块因果关系如图4所示。

图4　隐性知识创新子模块因果关系

2　组织视角隐性知识管理的流图分析

根据上述因果反馈图和各子模块的机制分析，构建组织视角隐性知识管理流图，如图5所示。

模型涉及到的主要方程有：

知识主体人数=INTEG(知识主体增加量-转移数量-知识主体辞退量，10)；

知识客体人数=INTEG(转移数量-知识客体辞退量，10)；

知识创新成果=INTEG(知识创新量，10)；

知识主体增加量=引进人员×转移意愿+知识客体人数×知识吸收度；

知识主体转移量=知识更新率×知识主体人数；

知识主体辞退量=STEP(0.1×知识主体人数+1，3)；

知识客体辞退量=STEP(0.25×知识客体人数+2，1)；

隐性知识创新量=显性化程度×隐性知识管理水平×知识主体人数；

引进人员=创新收益×引进人员政策；

创新收益=隐性知识创新成果；

知识吸收度=40%；

图5　组织视角下隐性知识管理系统动力学流图

转移意愿=20%；

知识更新率=25%；

显性化程度=40%；

隐性知识管理水平=30%；

人员政策=35%。

3　仿真与结果分析

3.1隐性知识发掘

将隐性知识吸收度从40%逐步提高到70%，隐性知识转移意愿从20%逐步提高到50%，不同知识吸收度、转移意愿对知识主体人数影响如图6所示。从图6可看出，在前3个月，隐性知识主体人数增长缓慢，3个月后，隐性知识主体人数开始呈现出较为明显的增长趋势；当知识吸收度为40%、50%，转移意愿为20%、30%时，知识主体人数增长不大，甚至有减少的趋势，这表明当其他条件不变情况下，为了使隐性知识主体人数有显著增长，知识吸收度最低值为60%或转移意愿最低值应该为40%；此外，知识主体人数总体上随着知识吸收度的提高而增加，组织的隐性知识吸收度、转移意愿与隐性知识发掘能力呈正相关。

图6　不同知识吸收度、转移意愿对知识主体人数影响

3.2隐性知识主客体间的转换

在隐性知识主客体转换子模块中，影响组织知识主客体转换的主要因素是知识更新率。因此，在其他条件不变的情况下，令知识吸收度为40%，将知识更新率从25%逐步提高到75%，观察知识主体与知识客体人数的变化规律，如图7所示。

图7　知识吸收度40%时，不同知识更新率对知识主客体人数影响

从图7可看出，当其他条件不变的情况下，随着知识更新率的增加，知识主体人数先减少后增多，造成该结果的主要原因是当知识更新率提高时，越来越多的知识主体由于知识体系的滞后性，不适应组织发展而转变为知识客体，因此从图7(a)中的前半期变化趋势看，知识更新率越高，知识主体人数越少；然后，随着知识主体转移量越来越多，造成知识客体人数显著提升，从总体上看，反过来促进了知识主体人数的增加，因此从图7(a)中后期变化趋势来讲，组织的知识更新率越高，知识主体人数越多，并且随着时间的演变，高知识更新率所带来的知识主体人数上升趋势愈加显著。

然而，尽管总体上知识更新率提高，知识主体认识也相应提高，但是，由于知识更新率的滞后性，造成知识主体人数提高程度并不尽如人意，甚至是相当缓慢，也就是知识更新率对组织隐性知识管理提升程度有限。从上述分析可知，隐性知识主客体转换子系统还受到知识吸收度的影响，因此，将两者结合分析是有必要的。为此，笔者适当改变知识吸收度，即将知识吸收度从初始的40%调整为60%，得到新的仿真结果如图8所示。

图8　知识吸收度60%时，不同知识更新率对知识主客体人数影响

从图8可看出，当知识吸收度为60%时，随着知识更新率的提高，知识主体增长的滞后时间已经缩短很多，从第6个月开始，知识主体的人数就有显著的增长；且知识客体的人数相较于图7也有了较大变化，后期几乎呈指数增长。可以看出调整知识吸收度后，隐性知识主客体转换机制更加灵活了。由此可见，在隐性知识主客体转换子模块当中，仅仅强调知识更新率，知识主体人数增长缓慢，并不能给隐性知识管理带来更多的优势；只有配合知识吸收度的调整，才能给隐性知识管理带来质的飞跃。

3.3隐性知识创新成果

将知识显性化程度从40%逐步提高到80%，隐性知识管理水平从30%逐步提高到70%，观察知识创新成果的变化，如图9所示。

图9　不同显性化程度、知识管理水平对隐性知识创新成果的影响

从图9可看出，在系统其他条件不变的情况下，提高知识显性化程度与隐性知识管理水平能使隐性知识创新成果大幅度提高。但显性化程度与隐性知识管理水平对于提高隐性知识创新成果并不是永久性的，随着时间的增加，每条曲线都将趋于平缓，这意味着无论是显性化程度还是隐性知识管理水平，都不是隐性知识管理创新成果的根本动力，最终曲线趋于平缓说明两者可以保留隐性知识的创新成果，但真正给予隐性知识创新成果源动力的是组织中知识主体人数。

4　结论

笔者运用系统动力学方法，构建出组织视角隐性知识管理的系统动力学模型。研究结果表明：①当知识吸收度或转移意愿分别达到60%、40%时，组织的隐性知识挖掘能力才能大幅度提高，进而提高隐性知识管理；②知识更新率对隐性知识管理的影响具有滞后性，仅强调隐性知识的更新率并不能有效提高隐性知识主客体转换能力，组织只有在其知识吸收度处于较高水平的情况下，提高知识更新率，才能大大降低知识更新率的滞后效应，并显著提高隐性知识主客体转换水平，从而提高组织隐性知识管理；③知识显性化程度与隐性知识管理水平并不能无限提高组织的隐性知识创新成果，组织只有将更多的创新收益用于引进人才，才能从根本上提升组织创新成果，提高组织隐性知识管理水平。

[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.

[4]CHEN L, MOHAMED S.The strategic importance of tacit knowledge management activities in construction[J].Construction Innovation, 2010,10(2):138-163.

[5]RIBEIRO R.Tacit knowledge management[J].Phenomenology & the Cognitive Sciences, 2013,12(2):337-366.

[6]何明芮,李永建.隐性知识认知和共享的研究综述和发展态势[J].电子科技大学学报(社科版),2010,12(3):10-14.

[7]陈媛媛.组织、学习知识管理与组织创新的耦合性研究[J].图书情报工作,2010,54(2):140-143.

[8]程慧平,万莉.企业隐性知识转化与共享研究[J].图书情报工作,2011,55(6):74-77.

[9]肖振红,李妍.隐性知识对企业竞争优势作用机理的实证研究[J].哈尔滨工程大学学报,2014(2):256-260.

[10]何晓兰,汪贤裕.基于组织视角的隐性知识管理系统动力学分析[J].图书情报工作,2012,56(10):107-112.

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.

陈可嘉(1978-)，男，福建福州人，福州大学经济与管理学院教授.

国家自然科学基金项目(71401039)；教育部新世纪优秀人才支持计划基金项目(NCET-11-0903).

F062.3

10.3963/j.issn.2095-3852.2016.04.010