企业知识治理与社会技术能力耦合机制及影响因素研究

摘要：基于协同学构建知识治理与社会技术能力耦合协调度评价模型，针对知识型企业进行耦合协调度评估。在此基础上，对知识治理与社会技术能力耦合协调因素进行分析，并利用回归模型对知识治理与社会技术能力耦合协调影响路径进行分析。结果表明：知识型企业知识治理与社会技术能力处于中低度耦合协调状态，企业吸收能力和知识源化策略对企业知识治理与社会技术能力的耦合协调影响比较显著。通过构建知识治理与社会治理能力评价指标体系，探讨了其耦合体系影响因素与路径，有助于企业完善知识体系、提升知识创新绩效。

关键词：知识治理；社会技术能力；耦合协调度；影响路径

0 引言

知识经济时代，知识产业链竞争日趋激烈，社会各界对于知识复杂管理的关注程度日趋提高。以知识为背景，对企业核心竞争力的探讨不断深入，如何促进知识资源高效利用成为企业关注的焦点[1]。由于知识活动存在复杂性和特殊性，企业需要采取知识规划与管理策略[2]，不断进行内部机制调整，解除知识活动中出现的困境，优化知识内外部活动[3]，高效管理企业知识资源。

国内外学者对于知识治理与外部社会网络的关系进行了大量实证研究。学者研究表明，网络治理结构、组织间知识互动、企业自身知识治理机制之间存在交互作用，对企业绩效具有重要影响，而社会技术能力源自网络中利益相关成员的介入与提供[4]，社会技术能力强弱决定知识治理的质量和宽度。而在知识治理绩效影响因素中，知识特性、知识差异性和情境嵌入的作用最为显著[5]，社会技术能力反映了企业所处网络中的知识特性与差异性。知识治理是公司知识良性传导的规范化导向，社会技术能力是对外部资源的综合反映。当知识治理活动与社会技术能力相匹配时，才会使外部资源不断内化，形成内外部知识良性循环系统，推动企业知识创新发展。因此，知识治理与社会技术能力耦合研究对于提升企业知识活动效力和知识管理水平具有重要意义，目前有关知识治理与社会技术能力的耦合分析较少，且基于两者耦合协调路径进行的研究比较狭窄。

基于此，本研究基于协同学视角，探讨知识治理与社会技术能力耦合协调关系机制，并基于模型对知识治理与社会技术能力耦合协调影响因素进行挖掘，对影响路径进行实证分析，寻找影响知识治理与社会技术能力耦合协调的关键因素，帮助企业进一步优化知识资源管理。

1 知识治理与社会技术能力耦合关系

知识治理是企业内外部知识交换、转移与共享等一系列知识活动的治理，是对知识活动的过程治理[6]。社会技术能力是指网络中利益相关者或参与者运用自身的核心资源与能力，基于自身利益驱动，提供有助于产品服务系统生产或交付的各种专业化人力技能知识或技术设备[7]，知识治理与社会技术能力在企业知识资源管理过程中相互促进、相互制约。知识治理活动的开展伴随着内外部知识的协调统一，涵盖知识协调、关系协调、目标协调，知识传导质量和速度涉及企业内外部组织之间的紧密联结与互动。而社会技术能力的强弱决定企业外部资源的质量，体现在外部可以提供的知识输出、人力输出和设备输出是否可以满足企业知识需要。知识治理是对知识流转的优化与协调管理，通过治理机制设计可优化知识活动[8]，而社会技术能力则是知识利用的外在体现，两者耦合有助于企业资源整合(郝生宾，2009)。如何有效利用社会技术能力，并使其作用达到最优，需要有效运用知识治理，提升组织间社会技术能力，以使知识交换、转移、共享达到理想状态，并为企业体制优化注入源源不断的动力。企业社会技术能力决定企业知识治理活动宽度，关系到企业知识治理范围的不断延伸以及知识治理效率和层次的不断提升。而企业知识治理能力若不能匹配企业社会技术能力，则企业将会浪费大量外部社会知识资本，导致外部知识转化障碍，同时也会限制企业社会技术能力发展。而高匹配度的知识治理与社会技术能力，有助于促进企业间知识互动协调统一，加强企业间的战略协同[9]。

社会技术能力是对资源的扩充和能力的延伸[10-11]。从资源角度出发，企业作为社会网络中的一个节点，资源储备量相对有限，需要通过社会网络连接更多资源才能更好地生存发展。社会技术能力有助于丰富外部知识网络，为组织提供所需知识、技能、技术设备等，扩展知识治理的活动边界，有利于知识由外部向内部流动，加强知识在组织内外部互动。从能力延伸方面看，社会技术能力融合了多元组织成员中的知识，为企业创新发展注入了源源不断的动力，成员互动和知识流动为企业技术升级提供了良好平台[7]。社会技术能力丰富程度或可获取性与知识治理活动相互耦合，共同促进资源共享与成员互动，在企业以利益为驱动力而组合在一起的创新过程中，社会技术能力越强，越有助于促进组织间联动与依赖性提升，并提升组织间知识共享能力，进而影响知识治理绩效。因此，知识治理与社会技术能力存在交互耦合关系。

2 知识治理与社会技术能力耦合协调评价模型

借助物理学概念，系统中两个或两个以上系统或运动形式间彼此影响程度是由耦合协调度决定的，系统在达到临界区域时的走向取决于耦合协调的作用和程度(郝生宾，2009)。耦合协调度是对系统从无序到有序协同作用的度量[12]。由此，可将知识治理与社会技术能力之间通过各自耦合协调元素产生相互影响的程度定义为知识治理与社会技术能力耦合协调度，其大小反映了企业知识创造与产出强度。

ui(i=1,2,…,m)代表知识治理与社会技术能力耦合协调系统的序参量，uij为第i个序参量的第j个指标，其值为Xij (j=1,2,…,n)。Aij 、Bij 是知识治理与社会技术能力耦合协调系统趋于稳定的极限上、下值。故知识治理与社会技术能力对耦合协调系统有序的功效系数uij可表示为：

式(1)中，uij为变量Xij 对耦合协调系统的功效贡献。由于知识治理与社会技术能力是处于耦合协调系统中互异又有联系的子系统，其对系统的总贡献率可采用集成方法实现，一般采用几何平均法和线性加权和法[13]。本文采用线性加权和法：

式(2)中，ui为子系统对总系统有序度的贡献,λij 为各指标的权重，本文通过层次分析法进行权重值的确定。

确定知识治理与社会技术能力耦合度，需要借助物理学中的容量耦合协调系数模型[14]，具体公式如下：

据此，可得到知识治理与社会技术能力耦合度函数：

对式(4)而言，耦合度值C∈[0,1]。当C=1时，知识治理与社会技术能力耦合度最大，且两子系统之间达到良性共振耦合；当C=0时，知识治理与社会技术能力耦合度最小，且两个系统之间处于无关状态。

2.3 耦合协调度指标体系

根据知识治理与社会技术能力两个序参量评价指标及其主要评价内容，借鉴李瑶知识治理测量量表(李瑶，2011)和胡查平等[7]的社会技术能力测量量表，本文采用李克特五级量表法，构建知识治理与社会技术能力耦合协调度评价指标体系，如表1所示。

2.4 耦合协调度函数

为避免采用单一耦和协调度在处理序参量取值较低且大小接近状况下出现伪结果的情况[15]，本文加入耦合协调度模型来评判不同知识治理与社会技术能力的交互耦合协调程度，其算法为：

式(5)中，H为耦合协调度、C为耦合度、F为知识治理与社会技术能力的综合调和指数，其反映了知识治理与社会技术能力整体协同效应。为保证H∈(0,1)，要使F∈(0,1)，α、β为待定系数。对耦合协调度进行大致划分：①0<H≤0.4时，为低度耦合协调；②0.4<H≤0.6时，为中度协调耦合协调；③0.6<H≤0.8时，为高度耦合协调；④0.8<H<1时，为极度耦合协调。

2.5 知识治理与社会技术能力耦合评价设计

2015年7月-9月，本文对23家高技术企业员工进行了问卷调查，23家企业主要分布在IT行业、通讯及电子行业。根据问卷统计数据，被调查企业相关信息包括：按所有制类型划分，国有企业占32%，合资企业占53%，其它企业占15%；按所属行业划分，通讯业占25%，电子业占36%，IT业占39%；按企业规模划分，300人以上企业占15%，200～300人企业占19%，100～200人企业占43%，100人以下企业占23%；按企业寿命划分，成立3年以下的企业占16%，成立3～7年的企业占37%，成立8～10年的企业占16%，成立11～20年的企业占24%，成立20年以上的企业占8%，如图2所示。

本研究之所以选取这些行业的企业员工作为样本，主要是因为：首先，高技术企业员工具有知识密集型特征，适合本研究需要；其次，高技术产业是我国转变经济发展方式的主导力量，具有重要示范作用；再次，本研究团队一直关注高技术产业发展，且这些产业具有丰富的社会资源，奠定了前期研究基础。因此，本研究样本既具有较好的代表性，又能保证样本质量，符合研究需要。本文采用实地走访、高层访谈和网上邮件等形式发放问卷。在批量投放问卷之前，选取部分公司进行前期问卷初试，并针对问卷填写问题进行调整，问卷完善后进行问卷投放和数据收集。本次调研共发放问卷后320份，回收236份，剔除无效问卷86份，有效问卷为150份，问卷回收率为46.8%。

(1)知识治理。在Lawson等[16]研究的基础上，本文设计知识治理量表，分别从知识协调(K1～K6)、关系协调(R1～R5)、目标协调(G1～G3)3个维度进行测量。知识协调方面，主要对合作企业可提供产品技术、市场、竞争者、未来发展方向等相关信息进行测度；关系协调方面，主要对合作对象个人与组织关系在交流、信任、资源交换与获取情况方面进行测度。在目标协调方面，主要对合作组织间基于合作目标签订的合同、契约、业务操作方案及相关培训进行测度。

(2)社会技术能力。在胡查平[7]、Callon[10]、Gadrey[11]等研究的基础上，本文设计社会技术能力量表，分别从知识输出能力(K1～K3)、人员输出能力(L1～L3)、设备输出能力(T1～T3)3个维度进行测度。知识输出能力主要对合作组织能提供有助于服务或交付的专业化知识及服务进行测度；人员输出能力方面，主要对合作组织能提供有助于服务或交付人力与技术的人力资源及组织设计技术进行测度；设备输出能力方面，主要对合作组织能提供有助于服务或交付的诊断、维护或维修技术、设备及技术进行测度。

通过对知识管理相关专家进行打分，本文运用层次分析法，构建递阶层次结构模型，构建判别矩阵A：

(1)将判断矩阵A每一列归一化：

(2)将每一列经归一化后的矩阵按行相加：

(3)将向量M=(M1,M2,...,Mn)T归一化：

Wi=(W1,W2,...,Wn)T即为所求解的特征向量。

(4)计算判断矩阵最大特征根：

其中，AW表示向量(AW)i的第i个元素。

运用式(2)求出各序参量及其评价指标权重，如表2所示。

本文计算出企业知识治理与社会技术能力耦合度C处于0.4～0.5之间，耦合协调度H处于0.1～0.3之间，故知识治理与社会技术能力处于中低度耦合协调。

3 知识治理与社会技术能力耦合协调影响路径探析

通过构建企业知识治理与社会技术能力耦合协调评价模型可以得出，现阶段企业知识治理与社会治理耦合协调程度偏低，但如果挖掘企业知识治理与社会技术能力耦合关系，需要通过Cox模型进一步探索其影响因素及影响路径。

3.1 基于吸收能力的知识治理与社会治理能力耦合影响因素

吸收能力的概念首先由Cohen和Levinthal[17]提出，其强调对知识识别、消化和运用的能力。Mowery和Oxley[18]进一步扩展了吸收能力的概念，提出知识吸收能力是企业从外部获取隐性知识并吸收转化为内部知识的能力。Zahra和George[19]在研究吸收能力的过程中，强调其动态性，体现为企业对知识从获取到转化利用的整个过程。知识吸收能力是企业对内外部知识来源的探索性学习[20]。因此，本文将知识吸收能力划分为知识获取能力、知识同化能力、知识转化能力和知识利用能力4个维度[21]。

知识吸收能力是知识治理与社会技术能力耦合协同的基础。一方面，知识吸收能力有助于促进社会技术能力集结的社会资源由外向内不断转化，使企业知识治理效果更为显著。知识吸收能力已经成为企业获取资源的重要手段，企业通过快速的知识识别和利用能够提升自身竞争优势[22]。知识治理的目标在于有效组织知识，涵盖内部知识转移成本降低与知识资产积累等，而知识吸收能力决定知识治理效率，其能够帮助企业迅速应对商业环境变化、快速捕获知识并创造竞争优势。吸收能力有助于促进合作组织间社会技术能力的转移与转化，对于不同形式社会技术能力的动员和部署具有重要促进作用。另一方面，知识吸收能力有助于促进知识治理与社会技术能力的双重提升。吸收能力是企业评价、消化和商业化运用新的外部知识的能力[23]，表征了企业对外部创新源的识别能力和应用能力[24]，这种能力越强，知识治理难度越小，知识治理绩效也越好。由此，本文提出如下假设：

H1:企业知识获取能力正向影响知识治理与社会技术能力耦合协调；

H2:企业知识同化能力正向影响知识治理与社会技术能力耦合协调；

H3:企业知识转化能力正向影响知识治理与社会技术能力耦合协调；

H4:企业知识利用能力正向影响知识治理与社会技术能力耦合协调。

3.2 基于知识源化战略的知识治理与社会治理能力耦合影响因素

知识源化战略是企业基于知识创造与获取引入知识资源的重要手段，企业基于内部R&D的知识创造为内部知识源化战略，基于外部合作的知识获取和创造为外部知识源化战略[25]。外部知识源化策略可以帮助企业消除专有知识的隐蔽性和组织嵌入性[26]，减少企业内部知识囤积，使知识通过项目间合作嵌入到组织内部，实现知识的有效获取、转移和吸收[27]，促进企业间知识的协同深入，为企业创造新知识奠定坚实基础。内部知识源化是内部资源的重新整合[28]，能够使组织内部成员知识相互交流，在互动中充分接触和利用组织内部知识[26]。企业内部知识源化为企业成员搭建了优质的知识共享交流平台，有助于促进知识流动与转移，并形成有效的知识资本，推动内部知识创造。通过内外部知识源化策略，可以不断优化和改善企业知识治理体系和社会技术能力，在知识交叉互动中，进一步促进知识治理与社会技术能力耦合协调。

知识的快速传递和利用是知识治理的重要衡量因素[29]，内部知识源化策略为企业提供了内部知识源[30]，通过R&D活动，企业得以接触和利用到员工个体知识[31]。高强度R&D投入为企业员工提供了知识交流平台，有助于加强企业知识治理。Cohen&Levinthal指出，企业通过内部R&D活动可以实现技术改变。因此，企业内部R&D投入将对组织知识宽度与深度产生不同影响[33]，进而影响社会技术能力网络宽度。内部知识源化战略为企业社会技术能力的提升搭建了优质平台，有助于加强企业内部沟通，提高企业知识治理和社会技术能力，促进社会技术能力网络资源在组织内部不断扩展。

外部R&D合作能够突破知识传递壁垒，促进其在市场上的交换[31]。企业间合作与互动为企业间的知识转移与交流提供了平台，有助于知识更新和创造[30]。外部知识源化战略拓展了社会技术能力中资源与能力的外沿，能够帮助企业突破组织边界并获取更多外部知识资源[34]。外部知识源能够丰富企业学习机制和方法，促进企业知识转化与利用，进而创造出更多知识，实现组织创新发展(王红丽，2011)。网络规模决定企业知识资源获取数量，而网络关系强度则决定企业资源获取难易程度[35]。因此，外部源化能力越强，企业社会技术能力也越强。与此同时，组织间的互动学习为企业合作提供了更多机会，激发了企业创新欲望[36]，而企业间的合作互动又进一步推动了知识治理的不断发展。由此，本文提出如下假设：

H5:企业外部知识源化正向影响知识治理与社会技术能力耦合协调；

H6:企业内部知识源化正向影响知识治理与社会技术能力耦合协调。

基于以上假设，本文提出知识治理与社会技术能力耦合协调影响路径理论模型，如图3所示。

3.3 基于Cox回归模型的知识治理与社会技术能力耦合协调影响路径实证分析

本文目的在于检验各知识管理因素对知识治理与社会技术能力耦合协调的影响作用。为保证数据的匹配性，问卷获取途径和样本选取同上。本文采用李克特5分量表对问卷相关指标进行测量，参考Cohen和Levinthal[17]、Mowery和Oxley[18]、Flatten等[37] 、Zahra和George[19]、Yamakawa[38]的量表设计问卷题项，通过问卷初试删除部分存在歧义的题项，形成最终调查问卷并进行统一发放。

为保证模型最终结果的准确性，通过SPSS19.0软件对问卷中的数据量表进行信度和效度检验，以检验量表变量数据是否适合进行模型分析。检验结果表明，模型各因子的Cronbach's α值均大于0.5，各变量对应因子载荷都大于0.5，各变量公因子累积解释方差百分比均超过50%，量表效度通过检验，见表3。

本研究将生存时间定义为企业年限，采用K-Means聚类方法对问卷调查数据进行聚类，利用Cox回归模型对企业知识治理与社会技术能力耦合协调进行分析，以检验上述影响因素是否对知识治理与社会技术能力耦合协调具有显著意义。本文运用SPSS19.0软件进行生存分析并得出相关结论。

3.3.2 Cox回归结果

基于Cox模型的回归结果见表4。统计结果表明：①基于吸收能力的影响路径分析。影响路径1：知识获取能力→耦合协调(相对危险度Ex(B)为0.563，回归系数B为-0.575，Sig.为0.009)；影响路径2：知识同

化能力→耦合协调(相对危险度Ex(B)为0.593，回归系数B为-0.523，Sig.为0.006)；影响路径3：知识转化能力→耦合协调(相对危险度Ex(B)为0.501，回归系数B为-0.691，Sig.为0.000)；影响路径4：知识利用能力→耦合协调(相对危险度Ex(B)为0.652，回归系数B为-0.427，Sig.为0.014)。上述结果表明，各条路径均显著且Ex(B)值为负，假设H1～H4得到验证，说明吸收能力正向影响知识治理与社会技术能力耦合协调，且知识获取能力、知识同化能力、知识转化能力对于知识治理与社会技术能力耦合协调的正向影响作用更为显著；②基于知识源化战略的影响路径分析，外部知识源化→耦合协调(相对危险度Ex(B)为0.123，回归系数B为-2.095，Sig.为0.000)路径系数显著，假设H5得到验证。而内部知识源化→耦合协调(相对危险度Ex(B)为0.517，回归系数B为-0.660，Sig.为0.223)路径系数则不显著。原因可能在于，内部知识源化只是间接影响知识治理与社会技术能力耦合协调，并不直接作用于知识治理与社会技术能力耦合协调外部环境，故路径系数不显著。

4 结语

基于耦合理念的知识治理与社会技术能力耦合发展需从两方面考虑：一是企业内部知识治理水平。通过完善外部社会网络建设，使企业内外部知识资源在广度和深度上得以不断提升；二是促进知识治理与社会技术能力协同发展，实现内外部知识流动的畅通以及知识利用的高效化。本文从知识协调、关系协调和目标协调3个角度测量知识治理与社会技术能力耦合协调程度，并对知识治理与社会技术能力耦合协同影响因素进行挖掘。结果发现，吸收能力与知识源化战略对于知识治理与社会技术能力耦合协同具有正向积极影响。本文通过选取知识密集型企业作为样本，探查知识治理与社会技术能力耦合协调机制，分析知识治理与社会技术能力耦合协调机制影响路径，采用生存分析法中的回归模型对影响因素进行分析，结果表明：

(1)现阶段企业知识治理与社会技术能力耦合协调度程度较低，需通过知识源化策略帮助企业提升知识治理与社会技术能力耦合。在实施知识源化策略时，应更加注重外部知识源化策略，以使企业不断获取新知识，促进知识治理与社会技术能力同步发展。与此同时，应注重培养企业吸收能力，推动内外部知识共享的顺利开展，促进知识治理与社会技术能力深入耦合。就现阶段企业调研而言，企业知识治理与社会技术能力耦合协调程度较低，对于企业整体知识管理而言，不利于企业内外部知识共享与流动，开展知识源化策略及吸收能力的培养，可以有效帮助企业更好地完善知识治理，不断提升社会技术能力。

(2)根据研究结果可知，吸收能力与知识源化战略对于知识治理与社会技术能力耦合协调具有正向影响作用。因此，在实践中，企业应不断提升自身吸收能力，使企业知识能够充分转化利用，并开展内外部知识源化策略，拓展知识吸纳广度与深度。另外，企业不仅要提升自身知识转化与吸收能力，还应从战略角度出发，不断开展知识深度挖掘与高效内化，从而推动企业在知识创新方面的全面发展。另外，知识内外部流通应注意跨组织界面管理问题，提高信息交流效率，妥善处理组织间沟通互动中出现的障碍，促进企业创新发展。

知识治理与社会技术能力耦合协调涉及诸多因素，企业不仅需要对自身知识制度进行调整，还要兼顾社会责任和战略选择。受调研规模的限制，本研究涉及团队和行业还不够完善，实证结果带有一定的片面性。此外，由于时间与篇幅限制，本文未研究影响因素及影响路径之间的关系，希望在以后研究中能进行深入探索。

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Research on the Mechanism of Enterprise Knowledge Management and Social Technical Capacity Coupling and Influence Factors

(School of Economics and Management, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China)

Abstract：Based on synergetics to build the knowledge governance and social technology ability of the coupling coordination degree evaluation model, and evaluating the coupling coordination degree of knowledge-based enterprises. On this basis, using the cox regression model to analysis the knowledge governance and social technology coupled coordination traceability path. Results showed that the knowledge-based enterprise knowledge governance and social technical ability in medium coupling, low coupling coordination.What's more, absorption ability and knowledge sourcing strategy show remarkable effect to the knowledge management and social technology ability coupling coordination. Research constructs the evaluation system of knowledge governance and social governance ability,and discusses the factors affecting the coupling system of traceability and path, help enterprise knowledge system perfect, promote knowledge innovation performance.

Key Words：Knowledge Governance; Social Technology Ability; The Coupling Coordination; Impact Path

基金项目：国家社会科学基金重点项目(14AGL004)；国家软科学项目(2012GXS4D114)

作者简介：李胤奇(1990-)，男，黑龙江哈尔滨人，哈尔滨工程大学经济管理学院博士研究生，研究方向为知识管理与创新管理；李柏洲(1964-)，男，辽宁彰武人，博士，哈尔滨工程大学经济管理学院教授、博士生导师，研究方向为知识管理与创新管理。