图1 组织间知识转移模式演化
摘 要：开放知识具有多源性、开放性与价值性特点。为提高开放知识导入情景下的组织间知识转移效率，融合知识管理、生态学等理论，将开放式创新下组织间知识转移归结为组织间的知识转移和开放知识与组织之间的知识转移等两种生态关系，基于改进Lotka-Volterra模型分别构建了相应的知识转移生态学模型，进行了定量分析和数值仿真验证。研究表明：知识转移系数、知识溢出系数、最大知识存量等因素对知识转移演化及均衡具有正反馈作用；知识链成员通过外部学习，在多点吸收开放知识，形成“互利共生+多元共栖”的生态关系，并借此实现知识链高效率转移均衡，提高知识资源的社会化配置效率。
关键词：开放式创新；知识转移；生态学；建模
知识转移是指知识由传送者输送到接收者，并被后者加以理解、消化、融合及应用的过程[1]。高效的知识转移是企业开展技术研发、产品开发、服务创新的前提[2]。近年来，开放式创新逐渐成为主流创新范式，国内外众多企业(如IBM、苹果、百度、中国移动等)积极探索开放式创新模式，搭建应用创新工厂，实施开放式创新项目[3]。如何在开放式创新模式下有效地进行知识转移已成为知识组织与管理研究领域的重要问题之一。
国内外学者对知识转移、开放式创新等方面进行了持续研究。其中关于知识转移方面的主要观点认为，知识转移是知识在人或组织间有意识的传递过程[4]，通过知识转移，组织可以获得新知识，从而增加组织的知识存量[5]。知识存量的分布在不同系统中是不同的(即存在着非均衡性)[6]，而这种不均衡分布形成的势能为知识转移提供了自然动力，使知识存量总是从高势能处向低势能处转移[7]。随着研究的深入，学者对组织知识转移的研究视角逐渐向网络、生态等方面拓展，如网络邻近可使企业更便捷地从其它联盟企业中获得新知识，促进知识转移绩效[8]。Chen等[9]认为，知识生态是知识在知识节点之间转移、流动而形成的，且其通过改变创新组织的创新绩效影响其创新行为。蒋天颖等[10]构建了企业知识转移生态学模型，分析了知识个体、知识种群与知识群落间知识转移的影响因素。在开放式创新研究方面，West等[11]认为，开放式创新不局限在组织内部，通过跨越组织边界将获得更多机会，并且在获取外部创新资源的同时应对内外部创新资源进行有效整合。“开放式创新”的核心是企业同时利用内部与外部知识实现创新[12]。在开放创新环境中，产生并积累的大量开放知识成为驱动创新的重要资源。Pénin[13]指出，开放知识是企业等机构自愿披露的知识，具有自愿、免费以及向所有对象公开的特征，其披露途径包括科学出版物、学术会议、开源与互联网以及专利披露等。然而，目前对开放式创新知识结构的系统研究还处于初级阶段[14]。
综合已有研究成果可知，当前主要呈现以下趋势：①现有关于知识转移对象的研究较多关注传统组织之间，少见对开放式创新背景下的开放知识展开；②现有的知识转移研究方法主要为博弈论、实证研究等，虽然有学者开始从生态角度关注知识转移，但未结合开放知识多源性、开放性与价值性并存等特点来剖析开放知识对组织知识转移演化及均衡过程。因此，现有组织间知识转移研究未能充分发挥开放式创新背景下知识资源的社会化配置优势，这方面的研究还存在亟待完善的“缺口”，有必要对其展开深入剖析。基于此，本文从生态学角度，结合开放知识的特点，探寻与揭示开放式创新下组织间知识转移演化及均衡过程，以期为提高知识资源的社会化配置效率提供理论参考。
1.1 理论基础与模型变量假设
基于开放知识的定义、来源等分析可知：开放知识来源于科学出版物、学术会议、开源与互联网以及专利披露等不同知识源[13]，这类知识在产生、积累、传播、应用等方面与传统组织内的知识存在较大差异，加上开放知识存在自愿披露等性质，具有一定的公共性。因此，开放知识普遍具有多源性、开放性与价值性并存的特点，并且其将对组织间知识转移产生影响。研究还表明：当组织内外发生知识转移时，必然导致原有知识结构和知识存量的改变，从而形成新的知识生态系统[9]。
本文基于开放知识特点及知识生态系统理论，在传统知识转移模式基础上，提出开放式创新背景下组织间知识转移模式(如图1)。为方便讨论，用x1表示成员1，x2表示成员2(如制造企业、科技服务型企业等，两组织构建知识链，利用知识转移，推动知识的跨组织流动)，xk表示开放创新环境下的开放知识。
图1 组织间知识转移模式演化
图1中开放知识作为一个重要的知识转移对象，分别影响传统知识链中的不同主体，形成一种新的知识生态系统，并在不同维度进行知识转移。本文涉及到的知识转移过程主要包括知识传递方与知识接受方之间的知识获取、吸收、应用与创新等，该转移及演化过程与自然界中生物种群间的交互及演化过程具有相似之处。进一步研究表明，生物学中Lotka-Volterra[15]动力模型能较好地描述生物种群之间的交互关系，因而可将其应用于经济管理中多主体之间的交互及演化过程研究[15-16]。基于此，本文融合知识转移、生态学等理论，结合Lotka-Volterra模型，对开放式创新下的组织间知识转移变量及假设条件进行设定，模型的变量如表1所示。
结合前文对开放知识特点、开放式创新下组织间知识转移生态模型的描述，作如下假设：
(1)基于知识转移[10]等理论以及前期研究基础，根据开放知识特点[3]，知识链组织成员xi的知识存量可能受到其它知识源(如组织成员、开放知识等)的影响，分别用参数δxi与∂xi表示，令
(ηx1x2>0)(∂xi类似)，当δx1>0表示促进作用。用ηx1x2>0或者ηx1x2=0分别表示知识存量增长过程中，成员x1从其它主体转移知识或者不转移知识(即知识转移系数越大，吸收、转化等能力越强)。
表1 模型变量及说明
变量含义说明Nxi表示组织成员xi不受外界影响下的最大知识存量[17]代表成员在原有环境下知识宽度、知识深度等，是一个宽泛的概念nxi表示t时刻成员xi的知识存量初始状态Δnxi表示t时刻成员xi知识存量的变化量βxi表示成员xi知识转移过程中的知识溢出系数知识转移过程往往伴随知识溢出，知识溢出是知识无意识的传播[4]，该系数主要指由于知识溢出而导致知识存量变化的比例ηxixj表示成员xi知识存量增长过程中从成员xj的转移系数指知识接收者对转移的知识理解、领悟、内化的能力[18]，是知识接收者消化理解、融合及应用综合能力的体现rxi表示t时刻成员xi的知识存量净增长速度指不受知识链上其它成员知识、开放知识等影响下的增长速度δxi表示知识链上其他成员对成员xi知识存量增长的影响∂xi表示开放式创新下开放知识对知识链成员知识增长的协调变量
(2)知识存量是指某一阶段组织对知识资源的占有总量，是知识广度和深度的统括，具有时间性和空间性特征[3]。对于知识链成员x1，设其知识存量Nx1存在一定阈值，用nx1/βx1Nx1表示知识存量的密度，用βx1>1或βx1=1分别表示成员知识转移过程中产生知识溢出或者知识不溢出。由于知识存量存在一定阈值，随着成员知识密度的增大，知识增长会受到阻滞，增速减缓，且当
=βx1Nx1时，增长速度趋于0。
(3)在知识存量增长初期，知识转移速度呈上升趋势，但随着知识存量的增加，由于接受者吸收消化能力的限制，产生大量的粘滞冗余知识存量，不利于知识迅速转移[19]。设定知识链成员x1在t时刻知识存量变化量Δnx1=rx1·nx1，用[(1-nx1/(βx1Nx1)]表示知识密度增大对增速带来阻滞作用的阻力系数，则t时刻成员x1知识增长速度表示为：
(1)
考虑到开放知识xk(或者知识链其它成员x2)对x1知识存量增长的影响，以及不同主体之间知识转移不会削减原有知识存量，对Lotka-Volterra表示的知识转移模型进行相应修正，如式(2)：
(2)
基于上述假设和模型，分别构建组织间知识转移生态学模型和开放知识导入下的组织知识转移生态学模型，对开放知识影响下的组织知识转移过程及演化均衡进行讨论。
1.2 组织间知识转移生态学模型及演化分析
由上述假设可知，模型中包括知识链成员x1、x2，组织间知识转移行为发生于知识链形成和发展的整个生命周期，各成员通过知识转移以拓展自身知识存量，此时各成员知识存量的增长模型如式(3)。
(3)
式(3)反映了知识链上两成员在交互过程中的知识增长过程。由于式(3)中主体知识存量的净增长速度rx1≠0且rx2≠0，当知识转移达到均衡后，得到由nx1和nx2组成的二元一次方程组。
(4)
式(4)反映出两组织知识转移演化过程，求解得到知识转移演化形成的均衡点(如图2)：A2(βx1Nx1,0)，
。
图2 知识链组织间知识转移演化趋势
结合图2，对由直线ω1=0与ψ1=0构成的知识转移演化路径进行分析，并对知识转移系数、知识溢出系数、最大知识存量等因素对知识存量的增长及稳定态影响进行讨论。
(1)当ηx1x2>0,ηx2x1>0时，知识转移后，ψ1(nx1,nx2)=0上的点与ω1(nx1,nx2)=0上的点均沿稳定条件演化，并在
点达到稳定态。这表明知识链成员之间相互促进知识转移(即ηx1x2越大，成员x1对成员x2的知识存量增长影响越大；ηx2x1越大，成员x2对成员x1的知识存量增长影响越大)，容易形成互利共生的生态关系，从而构建稳定的知识链进行有效的知识转移。从知识接受者的角度来看，ηx1x2,ηx2x1反映出知识转移接受者接受知识的意愿和接受知识的能力，其取值大小是知识链组织间知识转移向高效率演化的重要条件。同时，稳定点的值为
。表明两者取得均衡值与知识传递者的最大知识存量、知识溢出相关，如果成员知识溢出系数βxi(或者最大知识存量Nx1)越大，稳定状态时的知识存量将越大；反之，则会影响稳定时的知识存量。
(2)当ηx1x2>0,ηx2x1=0时，直线ψ1(nx1,nx2)=0上的点与ω1(nx1,nx2)=0上的点相互影响后，各自沿既定演化路径运动，并在
点达到稳定态。同理可以分析ηx1x2=0,ηx2x1>0时，两成员在
点达到稳定态。这表明如果知识链组织中两主体知识转移能力存在非均衡性，其中一方将获得较大知识存量，而另外一方无法实现知识转移效用。
(3)当ηx1x2→0且ηx2x1→0时，表明知识链组织双方知识转移能力较弱，即成员x1对成员x2知识存量增长影响较小，且成员x2对成员x1知识存量的增长影响也较小，成员交互后，双方回到各自的初始点A4，难以形成有效的知识转移。
综上所述，知识链组织间知识转移时，成员的知识转移系数、知识溢出系数、最大知识存量等因素的协调性与对称性是实现高效知识转移的重要条件，是知识转移演化的重要动力。当知识链成员知识转移系数、知识溢出系数、最大知识存量等因素等对称且较大时，将形成互利共生的生态关系，从而构建高效的知识链，促进对方知识存量增长(如情况(1))；反之，如果上述因素相互影响较小或不对称，知识转移缺乏有效动力，容易造成知识链扭曲，导致知识链不稳定，甚至中断(如情况(2)(3))。
基于上述研究结论，结合开放式创新与知识转移价值，其管理意义可以解释为：随着经济全球化和知识经济的冲击，通过调节组织间知识转移关系(即调节各η、β的大小)，构建链式结构，实现知识共享和创新，推动跨组织的知识流动，有利于弥补单个组织知识存量不足。另外，研究还表明：市场需求的多样化，商业模式的多元化，技术的全球流动性、不确定性和复杂性、周期缩短等特点，大大加速了传统组织知识的折旧。同时，传统封闭创新下，支撑新市场、新产品、新技术等的组织知识越来越少，表现为组织原有知识存量不足(即Nx1,Nx2较小)。在没有充分知识源的补充下，仅依靠传统知识链内组织知识转移，难以维持组织知识存量增长。知识链演化动力不足，并且组织间知识演化均衡点A4的知识存量较小的情形将无法满足市场的多样化、快速发展等需求。
1.3 开放知识导入下的组织知识转移生态学模型及演化分析
通过对比分析开放式创新与封闭创新中的知识类型以及知识转移特点发现：开放知识作为开放式创新中呈现的一种新型知识，其功能、价值与知识链组织息息相关，当其特点、形态和功能被传统组织识别和吸收时，就形成一种重要的知识源。由此构建开放知识导入下的组织间知识转移生态学模型，对知识转移过程及演化均衡进行分析，如式(5)。
(5)
式(5)中，Nk1表示开放知识的最大知识存量，考虑到开放知识拥有者(即知识源，如政府、互联网等)之间的差异，设定其增长过程难以受到传统组织知识的影响，增长速度
=rk1(1-nk1/Nk1)，则各类知识转移形成均衡后，有式(6)。
(6)
对式(6)的讨论可以转换为开放知识与知识链中2个成员分别进行知识转移的演化及均衡，其讨论结果与“1.2节”类似。结合图2及“1.2节”的模型说明，此时知识链成员x1与成员x2的知识转移演化及均衡如图3所示。
图3中，
=0分别表示开放知识同时作用于知识链成员x1和x2后，其知识存量增长的新趋势。结合前文分析可知：成员x1与成员x2将形成新的转移关系，并在
点达到均衡。在开放知识的影响下，
=0(知识链成员相互影响下的知识增长演化趋势)向
=0平行移动，ψ1=0向
=0平行移动，两直线在处形成的均衡值大于在处取得的均衡值。同理可用于分析开放知识只作用于成员x1(或者只作用于组织x2的情况)，结果均为新的均衡大于原有均衡。
上述模型分析结论可解释为：在开放式创新环境下，传统知识链组织通过开展开放学习、吸收创新要素、整合创新资源，大大促进了新技术、新知识的产生，使新技术、新知识的供给量快速增加；传统封闭创新下知识链成员与开放知识分别构建“共栖”的生态关系，通过知识转移能够扩大组织创新知识来源，推动原有知识链与开放知识形成“多元共栖”的生态系统；知识链成员在多点吸收开放知识，获得互补性创新资源，不断学习、整合内外部知识，以推动知识链成员及知识链知识存量的增加。
图3 开放式创新下组织间知识转移的演化趋势
为验证开放式创新下知识转移系数、最大知识存量等因素对组织间知识转移的影响，根据前文假设和条件给出如下算例，以此验证前文研究过程与结论。
设定知识链中组织的个体知识存量的最大值Nx1=Nx2=500，开放知识最大知识存量Nxk=600， 知识链成员x1,x2知识增长速度分别为rx1=0.1，rx2=0.2，开放知识增长速度rxk=0.1，知识链成员x1,x2与开放知识的知识存量初始状态值分别设定为nx1=100,nx2=50,nxk=200，βx1=βx2=1(本文暂不考虑知识溢出系数对均衡值的影响)。结合前文研究过程，分别对知识转移系数ηx1x2,ηx2x1,ηxkx1,ηxkx2赋值，对其演化过程及均衡值进行对比分析(见图4)。
图4 知识转移演化模拟
图4反映了不同知识转移系数影响下的知识链成员知识存量增长过程，仿真表明：知识转移系数η与知识存量增长速度及均衡状态呈正反馈关系(初始知识存量不会影响增长速度，但会影响均衡值；同理可以分析知识溢出系数对均衡值的影响)。因此，通过调整知识吸收系数，知识存量增长将呈现出不同的增长趋势和均衡状态；图4(a)中知识链成员知识转移的均衡值
=833，图4(b)中知识链中企业x1的均衡值
=740，图4(c)中知识链组织知识转移的均衡值
=1111，可知
；当知识链组织知识转移系数较小时(η→0)，知识转移将形成低效均衡，可能会导致组织知识链扭曲甚至中断。另一方面，通过向知识链中的不同成员注入新的知识(如图4(c))，增加知识存量的增长动力，有利于促进组织及成员知识存量的增加(即成员演化均衡时的知识存量Nx1,Nx2的增加)，由此验证了“1.2”“1.3”章节的推演结果。同理也可以分析知识溢出系数对知识存量增长及均衡的影响。
3.1 结论
开放知识是开放式创新中的一种新型知识资源，其具有多源性、开放性和价值性并存的特点。本文构建知识转移生态学模型，进行定性与数值模拟仿真分析，以此对知识转移生态关系及其演化路径进行了讨论，得到如下结论：
(1)针对开放知识的特点，本文融合知识管理、生态学等理论构建了知识转移生态学模型，揭示了知识转移系数、知识溢出系数、最大知识存量等因素对知识转移演化及其稳定性的影响机理，拓展了传统组织知识转移研究的对象和范围，推进了知识组织与管理理论、知识生态学的研究发展。
(2)构建面向跨组织的知识转移生态学模型，拓展了Lotka-Volterra建模与仿真方法。该方法具有一定的普适性和基础性，通过调整与修正后的模型与分析方法可用于分析不同种类组织的知识转移过程，是对传统组织知识转移建模方法研究的延伸。
3.2 启示
基于上述研究过程及结论，本文提出由开放知识在组织间知识转移而形成的“互利共生+多元共栖”的生态关系，该结论对于提高和改善开放式创新背景下组织间知识转移效率以及制定知识管理策略具有一定的启示作用，具体表现为：
(1)随着我国创新驱动发展战略的全面推进，开放式创新逐渐成为重要的创新范式。传统知识链组织成员要充分利用开放知识具有的开放性、价值性等特征，协调知识转移关系，构建知识生态系统，从封闭创新向开放式创新转变，从多个维度推动知识存量的增长，提高知识资源的社会化配置效率。
(2)组织间利用协调知识转移系数、知识溢出系数等构建知识链，是推动知识转移的关键。因此，在开放式创新环境下，知识链成员需要调整自身知识转移系数和知识溢出系数，维持知识链的稳定性，构建互利共生的生态关系，通过“内修外学”，在“多点”吸收开放知识，最终实现“多元共栖”，增强知识量增长的动力，促进组织间知识转移，增加知识链成员的知识量。
本文构建了“互利共生+多元共栖”的知识转移生态关系，下一步结合具体知识链特性和开放知识特点，实证研究知识转移系数、知识溢出系数、最大知识存量等因素对知识转移的影响，将是未来深入研究的方向。
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(责任编辑：林思睿)
Ecological Modeling and Simulation of Inter-Organizational KnowledgeTransfer under Open Innovation
Abstract：Open knowledge has the characteristics of multiple sources, openness and valuableness. In order to improve inter-organizational knowledge transfer efficiency in the case of open knowledge importing, this paper combines knowledge management, ecology and other theories, attributes inter-organizational knowledge under open-innovation to two kinds of ecological relationship: knowledge transfer between organizations and the transfer between open knowledge and organizational knowledge, and constructs the relative two kinds of ecological model for knowledge transfer based on improved Lotka-Volterra model. Then the Quantitative analysis and numerical simulation has been made. The results show that: knowledge transfer coefficient, knowledge spillover coefficient, the largest stock of knowledge and other factors have a positive feedback effect on knowledge transfer evolution and equilibrium. Through external learning and absorbing the open knowledge in multi-points by knowledge chain members, building a ecological "mutualism & multi-component habitat" relationship, high-efficient equilibrium of knowledge chain transfer can be achieved and social allocation's efficiency of knowledge resources can be promoted.
Key Words：Open Innovation; Knowledge Transfer; Ecology; Modeling
DOI：10.6049/kjjbydc.2016050541
收稿日期：2016-07-21 基金项目：国家自然科学基金项目(71571126, 71303271)；国家社会科学基金项目(15BGL010)；中国博士后科学基金资助项目(2015M572482,2016T90865)；重庆青年科技人才培养计划项目(cstc2014kjrc-qnrc00003)；重庆市教委科学技术研究项目(KJ1400603)
中图分类号：F272.4
文献标识码：A
文章编号：1001-7348(2017)02-0128-06