知识创新和技术进步是企业维持市场竞争地位、谋求生存发展的有效武器,更是企业成长的动力源泉。在此背景下,以高层管理者、技术员工为载体的各类知识成为企业争相获取和优先发展的重要资源,知识创造、知识囤积和知识应用也愈发重要。中车株洲电力机车研究所有限公司通过构建知识管理体系、完善公司知识管理架构,截至2019年,公司知识数量超过50余万条,核心知识接近10余万条,在高分子复合材料领域,多种重要产品打破国外垄断。华为技术有限公司更是通过构建知识吸收、知识研发、知识专利申请三阶段知识管理体系,在30余年间从一家注册资金2万元人民币的小公司发展成为具有较强竞争力的跨国企业。可见,知识管理是企业形成并保持核心竞争力的科学方法和必由之路。
基于Darwin进化论假说,部分学者尝试从进化论视角阐述复杂性知识在企业需求催化和内外部环境涤荡等多重作用下的演变轨迹。参照进化论中自然选择和适者生存的观点,知识亦存在“吸收-重译-再造”的演进过程。如Popper[1]提出科学知识亦存在自身进化,该进化过程类似于Darwin自然选择。Zollo & Winter[2]提出了包括知识变异、内部选择、知识复制和知识保留的多层级知识进化系统,该研究第一次系统地描述了知识进化可能的演进路径,但没有提出知识进化时间连续性和空间继起性等特征;Menon & Pfeffer[3]指出,知识进化动力机制主要为内部和外部知识源;宁德鹏等[4]剖析知识本身创新演化规律,认为知识进化具有知识遗传及知识变异的生物特征,而知识基因是知识进化的关键决定单元。通过文献梳理可知,从知识生态学视角审视知识管理相关问题已经受到学术界重视并具备一定理论基础。
在实践层面上,若能洞悉知识进化演变机理,明确知识进化前置变量和相关影响因素,则有助于催发知识基因积累、增长、连接和扩散,直至提升知识进化总体进程。就具体企业而言,特别是知识型企业,如何利用知识进化演进活化企业既有知识基础,提升企业创新知识结构,促进全新知识体系生成,也成为企业迫切需要解决的问题。综上所述,为了丰富知识生态视角下知识创新相关理论,同时满足企业知识实践需要,本研究建立以组织惰性为调节变量的知识势差对知识进化的影响路径理论模型,揭示“知识动员→知识隐匿→知识进化”的内在作用机理,为破解企业如何高效进行知识整合与重构这一知识管理难题提供参考,也为拓展知识进化研究视阈提供理论支持。
根据康鑫和刘强[5]的研究,知识进化是基于组织既有知识存量与当前知识应用环境特征间的匹配差异,对组织知识基进行整合与重构,摒弃失效知识、更新落后知识、盘活存量知识,不断激发知识活性以满足组织知识应用性和创新需要的动态过程。类似于生物进化,知识进化实质上是异化知识基随机组合、嫁接和杂交[1,2],最终形成载有特定组织信息的知识基因,随着自然选择过程,知识基因通过复制甚至变异完成进化。结合相关文献,知识进化需遍历遗传、适应与变异3种状态,最终实现知识基“弃旧-纳新-重构”。因此,本研究将知识进化分为适应、遗传、变异进化3种类型,三者在空间上并存,时间上继起并交替,知识进化一般机理如图1所示。
1.2.1 知识势差与知识适应进化
Ryu & Kim[6]将物理学中的“势能”引入到知识管理领域,提出“知识势差”概念,认为知识势差是知识宽度和知识深度共同决定的某种状态。本研究沿革Luca[7]的研究成果,认为知识势差是不同知识主体知识位势的差距,而知识位势是知识主体因为拥有一定深度和广度的知识而具有能量的状态,反映知识主体在组织中所处地位。
图1 知识进化机理
一些学者提出,知识势差可能与知识吸收、转译等存在密切联系,如刘景东和党兴华[8]认为正是由于知识势差,才存在知识流动和知识扩散;Persaud[9]研究发现,知识势差作为知识转移条件,对知识转移绩效和企业合作伙伴选择有重要影响。随着研究逐步深入,部分学者揭示知识势差可能是知识得以升级和更新的关键因素。如Brettel & Cleven[10]发现,知识势差促使企业通过知识转移方式实现知识传递、共享和创造,最终产生新思想或新知识;Mokhtarzadeh & Faghei[11]认为知识位势不仅促使组织知识增长,还有利于组织知识整合与重构,从已有知识中创造出新知识。
知识适应进化刻画的是企业知识通用性和适用性,通过知识适应进化,组织对自身知识存量能够有机组合和及时调用,保证企业知识符合生产研发需要。不同主体间知识位势的差距,对企业知识适应进化起着重要影响。在企业间,受知识壁垒和行业特质影响,产业内企业知识深度和知识宽度往往在多方面呈现高度相似性和趋同性,难以从外部捕获知识或整合知识。如Hassink & Shin[12]提出,企业知识成员间同源知识容易使企业成员产生知识“短视”,最终削弱企业整体创造力。知识势差的存在使知识在各载体间得以流动,促进知识主体之间广泛开展知识共享和知识交流等多种形式知识合作,促使企业对异质知识技术进行识别、外化、整合并内化,最终提高企业整体知识基础协调性和通用性。
在企业内部,知识势差的存在亦推动知识在不同位势知识员工间流动,营造企业成员间社会性、集体性协作沟通氛围[13],知识势差正是遵循“高位扩散、低位汲取”知识转移原则引导知识员工互动,最终,组织成员形成尊重知识、重视学习的行为规则,知识势差对员工知识行为的引导和整合使成员知识水平更趋于均衡,便于成员积极进行各类知识交流活动,增强成员对隐性知识的吸收和使用,提高企业知识调用效能。综上,本研究提出以下假设:
H1:知识势差对知识适应进化具有正向影响。
1.2.2 知识势差与知识遗传进化
知识遗传进化指知识在世代往替过程中本源知识的留存变化,知识遗传进化是知识进化中最典型的常规阶段,表征企业知识遗传性状的稳定性和一致性。丁玉飞和关鹏[14]指出,知识遗传推动了知识稳固增长,使企业知识以知识基因为载体不断得以延续和演进,在时间上保证知识延续。知识在遗传过程中具有较大不确定性和变异性,原有知识基因的稳定性也极易遭到破坏,以至被知识变异体同化。知识势差的加入无疑使知识遗传变数倍增。
知识势差属于动态构念,企业内部和企业间知识创造、传递和转移等均使得不同主体间相对知识位势不断呈现此消彼长的变化[15]。根据Enkel & Heil[16]的研究,知识势差是催生知识转移的重要因素,知识位势越高,向外界进行知识转移的能力就越强,随着知识流动和涤荡,多样化知识在知识员工间迅速扩散。一方面,知识员工需要对已有知识进行重新认知和反思,部分知识需要进行改造甚至颠覆;另一方面,新知识不断加入,与原有知识进行重构和整合,根植于企业内部的知识范式和惯例亦不断受到挑战。因此,知识势差的存在削弱了企业既有知识基的稳定性,一定程度上也破坏了企业知识基因复制、分裂和组合。综上,本研究提出以下假设:
H2:知识势差对知识遗传进化具有负向影响。
1.2.3 知识势差与知识变异进化
知识变异进化是知识进化的革命阶段,也是知识在一定条件下重构和改造的过程。Inkpen & Tsange[17]提出知识变异是迥异知识基因以片段形式进行重构和重组直至产生新知识基因的过程。某种程度上,知识变异剧烈程度远超生物变异,不同信息、观点和显隐性知识交融与剧烈冲突使知识变异得以实现。知识变异进化可能存在于知识进化进程中的任意阶段和各个环节,企业现有知识存量在外部环境发生变化时会加速产生变异行为[18]。故此,由知识势差引发的知识交叉、知识转移和知识碰撞非常容易促发知识变异。同时,知识位势差异也承担了定向知识流动介质的角色[16],进而缩短了知识嬗变进程,增加知识变异可能性[19]。综上,本研究提出以下假设:
H3:知识势差对知识变异进化具有正向影响。
本研究采纳Husted & Michailova[20]关于知识隐匿的定义,知识隐匿指企业中知识成员面对其它个体知识请求时故意隐瞒或刻意掩饰的行为。知识隐匿初始动机源于知识员工对个人权益的自我保护,因为知识外泄会削弱其竞争优势[21]。以往研究中,学者们对知识隐匿前因变量的关注多集中于知识员工个体特质或同级间人际互动,但随着研究深入,部分学者发现,行为客体因素(知识和任务)和行为环境因素(组织环境)也是成员知识隐匿的重要影响因素[22]。如Webster等[23]提出,无论企业如何鼓励知识共享行为,受社会交互和知识区域分布密度等要素影响,员工之间仍然存在知识隐匿现象。
知识势差本质刻画的是知识存量多寡以及可能的知识转移路径。高知识势差条件下,组织成员之间知识能力相差较大,低知识能力方往往对高知识能力方盲目认同,不容易形成真正的知识合作并达成相关共识,低知识水平方也可能对高知识水平方形成盲目认同[8]。此种情形下,企业间知识流动和交互极少,知识隐匿现象并不显著,高知识势差产生的“知识鸿沟”也为知识付出方提供天然屏障,减轻了付出方的焦虑感和压迫感。如吴士健等[24]提出,若社会网络中主体间存在较高知识势差,则知识供给方不会产生明显的受迫和危机感,知识隐藏行为并不突出。反之,在适当知识势差条件下,企业间知识存量水平差距较小,知识复杂程度相对较低,此时知识理解程度处于高水平状态,知识接受方的知识理解和捕获能力最优。在该情况下,知识付出方可能对自身知识优势进行关注和重新审视,以应对环境变化,知识隐匿往往成为保障自身知识位势和竞争优势的重要手段。知识势差是知识转移的关键前置条件,Enkel & Heil[16]研究发现,过高的知识势差可能对知识转移起限制作用,而低知识势差对知识转移阻隔并不显著。综上,本研究提出以下假设:
H4:知识势差对知识隐匿产生负向影响,即高知识势差条件下知识隐匿现象受抑制,低知识势差条件下知识隐匿现象较为活跃。
知识隐匿削弱了企业间知识流动性,也降低了企业间知识共享意愿,最终影响企业知识进化进程。Cerne等[25]提出,知识隐匿行为将导致多种危害企业发展的行为出现,如削弱企业绩效、抑制知识员工创造力等,同时,装傻隐匿知识和推脱隐匿知识等行为还会加重同事间不信任,最终也会损害知识隐匿者本身知识创新和知识积累。曹霞和宋琪[26]也提出,知识隐匿对产学研间知识基传播速度和效果有阻碍作用,进而对知识进化产生负面影响。知识成员信息交流、知识交叉和碰撞能显著增加知识变异发生概率,推动知识进化进程。而知识隐匿破坏了知识进化外部环境,使知识成员间滋生不信任和猜疑,破坏成员心理契约,给成员合作造成障碍[27]。综上,本研究提出以下假设:
H5:知识隐匿对知识进化具有负向影响。
知识隐匿强弱伴随知识势差升高或降低而产生反向变化,知识进化又随着知识隐匿变化呈现反向变化。因此,知识势差通过知识隐匿作用于知识进化。相关研究提出,知识隐匿多源于知识成员对外部竞争氛围的感知和压力体验。康鑫和刘强[5]研究发现,知识隐匿往往是知识成员关注自身知识优势、维持自己组织地位的重要手段,高知识势差使得环境不确定性极大降低,并在客观上增加了知识转移复杂程度,相对削弱了知识成员知识隐匿动机;Jordan[28]研究指出,知识势差越明显,知识转移就越频繁,OFDI企业对本国企业知识溢出效应也越突显。
综上所述,正是因为知识势差的存在,知识隐匿触发条件明显受限,知识隐匿行为无论在频次还是在程度上都被极大削弱,对知识进化的影响程度亦随之下降,这种连锁反应反向扩大了知识势差对知识进化的积极作用,最终使得企业知识极大程度得到激发和活化。综上,本研究提出以下假设:
H6:知识隐匿在知识势差和知识进化之间起中介作用。
在以知识隐匿为中介、知识势差对知识进化的研究框架中,组织惰性对各类知识行为的交互影响不容忽视。现有研究中,学者从各自角度对组织惰性分类进行了诠释(见表1),但通过文献梳理可以看出,组织惰性分类本质上趋同,即组织惰性源于渠道关系条件下组织成员对现有关系墨守陈规和排斥新信息、新观点。本研究沿革Shimizu & Hitt[29]对于组织惰性的分类,将组织惰性分为结构型惯性和认知型惰性。
表1 现有研究对组织惰性的分类
作者分类解释Shimizu等[29]结构型惰性和认知型惰性结构型惰性指由行业环境、组织结构、组织文化以及组织为实现特定战略目标而设定的奖惩制度等结构性要素所引发的组织惰性;指由管理者特别是高管团队识别和解释外部事件,并根据外部环境进行决策所涉及的认知性要素导致的组织惰性姜忠辉等[30]资源惰性和惯例惰性(程序惰性)资源惰性是指企业陷入“成功陷阱”、安于现状不能改变现有企业固有发展模式;程序惰性是指企业内部组织制度陈旧,资源利用调取效率低下,无法满足外部环境变化张薇[31]消极型惰性与积极型惰性消极型组织惰性行为指组织创新力下降,组织成员没有前进动力,成员整体士气低落、效率低下;积极型组织惰性行为指组织安于现状,缺少进取心,组织成员高度适应现有模式,排斥变革与改变,维护旧组织规范、运行方式和工作习惯等Liao等[32]学习惰性和经验惰性学习惰性强调个体习惯于用先前的经验和知识解决问题,经验惰性指个体乐于从相同知识来源学习知识
由于在结构和认知方面产生惯性思维,企业并非总是乐于吸收和有效利用外部知识。①强结构惯性成员倾向于关注自己社交圈子里的关系,不愿面对中断关系所产生的风险,往往对外部信息和观点进行加工和过滤,进而抑制自身发现新知识和吸收新观点的能力,减弱了知识势差对知识隐匿的影响,也阻碍了企业知识进化进程;②强认知惰性表现为企业成员知识惰性,根据路径依赖理论,认知惰性使企业成员更倾向于巩固当前稳态关系,不愿意自身知识基础受到外部新知识冲击和改变[33],抑制企业成员相互沟通的主观意愿,并削弱成员解决问题的能力[32]。张宝生和张庆普[22]提出,成员间知识传递与分享需建立在一定基础上,若缺乏有效沟通空间和条件,成员可能产生知识隐藏的被动行为。
此外,组织惰性还影响企业决策,使企业对风险十分敏感并害怕承担责任。组织惰性的这些特征为知识隐匿提供了土壤,当企业中存在强烈的知识隐匿时,企业及企业员工不愿意与他人分享知识,更加抑制知识交流。组织惰性加强了知识隐匿对知识进化的消极作用。
基于以上分析,提出以下假设:
H7:组织惰性对知识势差与知识进化之间的相关关系具有负向调节作用。
H8:组织惰性对知识势差与知识隐匿之间的相关关系具有负向调节作用。
H9:组织惰性对知识隐匿与知识进化之间的相关关系具有正向调节作用。
基于上述分析,本研究构建理论模型,如图2所示。
图2 理论模型
虽然各类企业活动均存在知识交互行为,但出于研究需要,结合企业特点,本文选择高新技术企业作为研究对象。高新技术企业具有典型知识密集和技术密集特征,此类企业技术创新和知识创新行为相对频繁,更便于观察知识势差和知识进化的关系及演变。因此,本研究从国家重点支持的高新技术领域选择7个领域的高新技术企业开展调查研究工作。为提高抽样数据客观性和表征性,本研究选择中国9个省市的高新技术企业作为调研对象,这些企业知识活动极为频繁且具有很强的代表性。
考虑到调查效率,同时从问卷发放时效性和精确性出发,本研究主要采取微信、邮件、委托发放和实地调研等多种渠道收集问卷,答题者均为高新技术企业技术研发部门、人力资源部门等部门主管或一线知识员工,他们非常熟悉公司知识资产运营和管理状况。本研究最终邀请36家高新技术企业填写调查问卷,问卷填写和搜集工作从2018年12月至2019年6月,共发放问卷360份,最终收回问卷309份,通过问卷筛选和处理,剔除部分漏填问卷和反应倾向明显的问卷,得到有效问卷273份,问卷数据整理得到描述性统计资料见表2。
表2 描述性统计(N=273)
内容类别样本量百分比(%)内容 类别 样本量百分比(%)样本区域分布北京市269.52性别男14954.58上海市279.89女12445.42广东省248.79年龄35岁以下6624.18黑龙江省3512.8235-45岁10638.82吉林省269.5245-55岁7025.64辽宁省279.8955岁以上3111.36山东省3010.99学历本科14854.22江苏省3914.29硕士9635.16四川省3914.29博士2910.62样本所属行业生物与新医药技术3813.89公司规模50人以下4917.95航空航天技术82.7850-100人9133.33高技术服务业5319.44100-200人10538.46电子信息技术3011.11200人以上2810.26新能源及节能技术3813.89工作年限5年以下7326.74资源与环境技术3813.895-10年11943.59高技术装备制造产业6825.0010年以上8129.67
为确保量表相关题项科学性和合理性,本研究选择国内外研究成果中普遍受到认同的成熟量表并进行转译,确保题项词意完整。初次设计量表题项39个,经过小规模测试和专家筛选,删除不合理题项5个,最终确定量表题项34个。其中,知识势差从知识存量宽度势差(位)和知识存量深度势差(势)两方面测度,参考Bierly & Chakrabarti[34]设计的量表,共7个题项。知识进化采纳康鑫和刘强[5]设计的量表,从适应进化、变异进化、遗传进化3个维度测量,共6个题项。知识隐匿沿用Connelly等[21]开发的量表,从装傻隐匿、推托隐匿以及合理隐匿3个层次测度,共12个题项。组织惰性从结构惯性和认知惰性2个维度测量,借鉴Cheon等[35]开发的量表,共9个题项。
表3为相关变量的描述性统计分析结果,由表3可知各个潜变量之间不存在明显共线性问题。
表3 潜变量均值、标准差与Pearson相关系数
潜变量MSD1234561.知识势差 3.0270.9691.0002.知识适应进化2.8901.2610.259*1.0003.知识遗传进化3.0141.045-0.178*0.4551.0004.知识变异进化2.8290.5480.363**0.2020.2831.0005.知识隐匿 4.0160.651-0.2240.223-0.560*-0.311*1.0006.组织惰性 4.1441.2670.137-0.162*0.547-0.166**0.1051.000
注:N=273,*表示p<0.05,**表示p<0.01
通过计算量表内部一致性系数检验量表信度,结果显示4个潜变量Cronbach's α数值均大于0.75,说明量表信度良好。此外,采用LISREL软件对各个变量作验证性因子分析,验证各个变量区分效度,结果表明四因子模型显著优于其它模型,说明4个变量具有良好区分效度,其中,χ2/df=2.01,GFI=0.93,CFI=0.97,NNFI=0.97,RMSEA=0.074,分析结果见表4。
最后,本研究通过最小平均偏相关法和平行分析法进行共同方法偏差检验。将共同方法偏差作为潜变量纳入结构方程模型成为五因子模型,结果显示五因子模型拟合度与四因子模型拟合度相比没有显著变化。因此,本研究测量模型不存在严重共同方法偏差。
表4 验证性因子分析(N=273)
模型因子χ2dfχ2/dfGFICFINNFIRMSEA四因子KPD;KE;KH;OI325.441622.010.930.970.970.074三因子KPD+OI;KH;KE549.071643.350.870.960.960.084三因子KPD+KE;KH;OI633.481663.820.830.920.910.090三因子KPD+KH;OI;KE898.151655.440.800.900.900.098二因子KPD+KH+OI;KE1 253.091707.370.670.850.840.143二因子KPD+KH;OI+KE1 229.841687.320.640.770.780.154单因子KPD+KE+KH+OI1 534.221728.920.580.670.690.181
注:KPD=知识势差;KE=知识进化;KH=知识隐匿;OI=组织惰性
3.2.1 主效应检验
采用层次回归对研究假设进行检验。首先,将可能对知识进化产生影响的变量设为控制变量,同时,由专家咨询得出适应进化、变异进化和遗传进化的加权算数平均值作为知识进化数值(分别为0.4、0.2、0.4)。层次回归结果如表5所示,由M1可知,知识势差与知识适应进化的回归系数β1=0.267(p<0.05),假设H1得到证实,即知识势差对知识适应进化具有显著正向影响。知识势差与知识遗传进化回归系数β2=-0.236(p<0.001),假设H2得到支持,即知识势差对知识遗传进化有显著负向作用。知识势差与知识变异进化回归系数β3=0.495(p<0.05),假设H3成立,即知识势差对知识变异进化有显著积极影响。
表5 层次回归结果
变量知识进化适应进化变异进化遗传进化M1中介效应知识进化知识进化知识隐匿M2M3M4调节作用知识隐匿知识隐匿知识进化知识进化知识进化知识进化M5M6M7M8M9M10控制变量性别0.0190.0160.0350.0170.0130.0370.0320.0330.0130.0200.0220.017年龄0.0120.0000.0260.0060.0050.0190.0240.0280.0100.0130.0060.012学历0.1630.1280.0470.1400.1160.2060.1890.2660.1630.1810.2170.173公司规模0.0060.0080.0040.0030.0030.0000.0020.0010.0000.0030.0000.000工作年限0.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.000自变量知识势差0.267*0.495*-0.236***0.474*0.413*-0.166***-0.047-0.0360.263***0.176***中介变量知识隐匿-0.259***-0.381-0.213调节变量组织惰性0.289***0.146***-0.172*-0.355*-0.265*-0.464*调节作用知识势差*组织惰性-0.460**-0.161**知识隐匿*组织惰性0.179***R20.4320.4190.2780.3050.2220.3210.2660.2730.346Adjust R20.4250.4140.2750.3010.2160.3140.2620.2690.341DW1.9461.8291.9112.0442.1291.9852.0621.9731.878F374.829***257.633***98.720***104.256***79.377***62.955 4***158.783***88.236***94.314***VIF<10<10<10<10<10<10<10<10<10
注:*表示p<0.05,**表示p<0.01,***表示p<0.001
3.2.2 中介效应检验
遵循温忠麟等[36]检验中介效应的建议,首先,从M2的结果可知,知识势差对知识进化具有显著正向影响(β=0.474,p<0.05);其次,从M4可得,知识势差对知识隐匿有显著负向作用(β=-0.166,p<0.001),假设H4成立;最后,由M3可知,知识隐匿对知识进化有显著负向作用(β=-0.259,p<0.001),假设H5得以验证。需要注意的是,引入知识隐匿这一中介变量后,知识势差对知识进化仍有显著积极作用(β=0.413,p<0.05),虽然路径系数降低但仍显著,表明知识隐匿发挥部分中介作用,假设H6得到验证。
3.2.3 调节效应检验
根据Muller等[37]的调节效应检验方法,依次对假设H7、H8和H9进行验证,结果见表5。
(1)知识势差对知识隐匿的调节作用。首先,M6在M5的基础上增加知识势差与组织惰性交互项,知识势差与组织惰性交互项的层次回归系数显著(β=-0.460,p<0.01),即组织惰性在知识势差与知识隐匿之间起负面调节作用,H8得到验证。为直观体现组织惰性的调节作用,本研究分别以高于均值一个标准差和低于均值一个标准差为标准绘制调节效应图,如图3所示,由图可见组织惰性提高将抑制知识势差对知识隐匿的负向作用。
图3 组织惰性在知识势差与知识隐匿关系中的调节作用
(2)知识势差对知识进化的调节作用。由M7和M8可知,知识势差和组织惰性交互项与知识进化的回归系数β=-0.161(p<0.01),H7得到验证,即组织惰性对知识势差与知识进化之间的相关关系具有负向调节作用,相应调节效应如图4所示。从图4可知,相较于强组织惰性,弱组织惰性更有助于增强知识势差对知识进化的积极作用。
图4 组织惰性在知识势差与知识进化关系中的调节作用
(3)由M9和M10的结果可知,知识隐匿与组织惰性交互项对知识进化具有正向调节作用(β=0.179,p<0.001),H9得到验证,其调节效应如图5所示。从图5可知,组织惰性提高将强化知识隐匿对知识进化的消极作用。
图5 组织惰性在知识隐匿与知识进化关系中的调节作用
本研究以高新技术企业为研究对象,引入知识隐匿和组织惰性,构建知识势差对知识进化影响路径的概念模型。基于实证分析结果,得出以下结论:
(1)知识势差和知识隐匿显著影响知识进化。虽然知识势差对知识遗传进化具有负向影响,但整体而言,知识势差是高度异质知识流动的有效渠道,知识势差也是新颖知识价值产生的催化剂,在知识进化过程中仍发挥积极作用。知识隐匿作为组织知识行为 “天然负常量”,受知识势差强弱影响呈反向波动,叠加并干预知识进化进程。
(2)知识势差负向影响知识隐匿。现有关于知识隐匿前因变量和结果变量的研究较为缺乏,而已有研究多数关注知识隐匿的后果。本研究明确提出知识势差是影响知识隐匿的前因变量,并通过实证模型发现,高知识势差引致知识供给方减轻被赶超或竞争带来的压力,产生“知识应助”动机,知识受让方则因为不具备某项知识或能力,在跨企业交流过程中难以进行知识输出,不能增加知识隐藏度。
(3)知识隐匿在知识势差对知识进化影响路径中具有中介效应。该结论在一定程度上拓展了李浩和黄剑[38]关于知识隐匿不利于团队层知识分享的观点。本研究将知识隐匿拓展到组织内及组织间,发现知识隐匿属于知识进化过程中客观存在的一种消极表现,不利于知识进化效果及效率。知识势差为知识进化提供能量来源,而知识隐匿天然存在于员工知识活动中,无论组织内部或组织间具备任何完备的知识转移和知识共享规则,都受企业文化、组织交互、知识地位和地区惯例影响,在知识活动过程中企业员工难免产生知识隐匿行为,不利于企业整体知识基础巩固,也削弱了知识势差的巨大势能,阻碍了知识进化进程。
(4)组织惰性调节知识势差、知识隐匿和知识进化的关系。这一结论是对范公广和施杰[39]研究结果的进一步探讨和深化,他们认为组织惰性是企业保持固有习惯、抵触外部环境变化而拒绝学习新知识的消极表现,在知识转移过程中无法积极吸收企业内及企业间知识信息,不利于知识进化。本研究则证实,组织惰性并不同知识进化之间发生直接作用,作为调节变量调节知识势差、知识隐匿和知识进化之间的关系。在知识势差、知识隐匿对知识进化影响路径中,组织惰性延缓企业对外部环境的感受能力和反应能力,使企业无法积极接收外部环境或其它企业传递的相关知识。同时,组织惰性导致企业活动能力下降,削弱企业成员提升动机,这将限制知识势差对知识进化的促进作用,为企业成员知识隐匿行为提供滋生土壤。
(1)知识势差使得知识在企业内部和跨企业间传递成为可能,可显著催发知识进化效能,但知识适应、遗传和变异本身是一项非常复杂的内化反应,作为一种能量源,知识势差的作用还受知识供求双方主客观因素影响。强知识势差对知识扩散具有积极意义,但企业间和个体间知识水平不可相差过大,知识势差过大将导致知识供给方缺少知识转移动力和动机,而知识需求方难以理解高知识位势成员的看法。企业在知识交流、技术合作过程中应有所取舍,不应一味求难求新,在企业内部争取吸收不同知识背景和不同专业的知识成员,在企业外部积极寻找知识资源互补的网络成员,对内外部成员知识背景、学科专长、文化等多种情景因素进行整合,提高知识网络嵌合程度和适应程度,开拓出一条知识网络位置-知识势差-知识流量-知识进化的顺畅路径。
(2)根据假设和实证检验,企业知识势差对知识进化作用通路以知识隐匿为限制条件,知识势差对企业知识基因涤荡与重组囿于知识隐匿,受组织成员个人意愿、能力水平和企业氛围等因素影响,而知识隐匿程度又受知识势差调节。企业应强化组织间知识网络联系,高度一致性和紧密的技术知识网络联系能够巩固企业在知识网络中的优势地位,促进同网络中其它企业知识交流与共享。同时,多元化知识输入和异质性技术冲击更有利于营造活跃多变的企业氛围,刺激企业成员学习进取,削弱知识隐匿带来的不利影响。企业应积极进行多元化知识开发和技术创新,勇于突破原有技术锁定和路径依赖,尽可能使知识势差对知识进化产生最大作用效能。
(3)从组织惰性视角来看,企业学习能力不仅取决于个体创造力和认知能力,还离不开企业工作环境中行为惯例和路径依赖。构建新知识与新范例,提高企业知识存量,成为企业获得知识进化红利的必然之举。企业在知识战略执行过程中难免受到以往路径特别是成功经验的影响,但除结构型惰性以外,认知型惰性诸如企业过分自信、思维定势以及对外部知识偏见等组织惰性仍可以通过管理手段纠正。因此,企业应倡导、鼓励创新和探索性试验,着力打造高灵敏性和高柔性组织机体,营造积极向上的文化规范和行为准则,找出企业当前知识基和知识战略间差距并提出改进策略。值得一提的是,企业知识水平提高无法脱离过去学习惯例和成功经验,组织惰性的存在也不只意味着阻碍知识进化,企业在探索求变过程中不可一味追求变革和破坏企业现有架构,原有程序的完善和新程序的建立应循序渐进。
本研究从企业个体和企业成员间知识势差角度出发,探讨企业知识进化问题,并引入知识隐匿和组织惰性,深入分析了知识势差对知识进化的影响机理。由于一些主客观条件限制,本研究还存在一定局限。知识进化具有复杂性和动态性特质,知识进化的三维度即知识适应、遗传及变异进化间不存在迥异的性状特征和清晰的划分界限,知识进化进程也时刻处于发展变化中,本研究针对知识进化题项的设计和数据处理相对理想化,同时,调研过程和数据处理也存在一定时间滞后性。其次,虽然本研究以知识活动频繁的高新技术企业为调查对象,但考虑到数据可获得性,使得东三省问卷占比较大,总体样本覆盖程度有所不足,未来研究应进一步扩大样本范围,提高实证结果可信度。
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