| 标题 | 社会资本组织学习与知识创造关系研究 |
| 范文 | 赵云辉+崔新健 基金项目：国家自然科学基金项目“跨国研发中心嵌入我国国家创新体系的模式及其效应的理论与实证研究”（项目编号：71073178）资助。 作者简介：赵云辉（１９７９－），女，讲师，博士研究生，研究方向：知识创新。·业务研究· 〔摘要〕本文对1999－2013年有关社会资本、组织学习与知识创造关系的实证研究文献进行检索，筛选出符合元分析技术要求的研究样本。通过元分析技术综合并统一这两个层面中片面、分散的甚至不一致的研究结论。本文基于现有的理论文献，提出社会资本、组织学习与知识创造的研究假设。通过元分析结果，发现除社会资本中的关系数量、关系强度以及网络中心性的研究假设外，其他被测的研究假设均得到了支持。基于提出的研究假设，本文进行了进一步的讨论分析。 〔关键词〕知识创造；组织学习；社会资本；元分析 ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００８－０８２１．２０１４．０４．０２５ 〔中图分类号〕Ｃ９３－０３〔文献标识码〕Ａ〔文章编号〕１００８－０８２１（２０１４）０４－０１１２－０５ Research on the Relationship Between Social Capital， Organizational Learning and Knowledge Creation Based on Meta-Analysis techniqueZhao Yunhui１，２Cui Xinjian１ （１．Business School，Central University of Finance and Economics，Beijing 100081，China； ２．Inner Mongolia University of Finance and Economics，Hohhot 010070，China） 〔Ａｂｓｔｒａｃｔ〕This paper retrieved empirical literature relating to social capital,organizational learning and knowledge creation from 1999 to 2013,and filtered samples that meet the requirements of meta-analysis technique.This paper tried to summary and integrate the one-sided,scattered research results to have a comprehensive and universal understanding on influence factors of knowledge creation.Based on the existing theoretical literature,this paper proposed hypothesis of between social capital,organizational learning and knowledge creation.The result found that in addition to the number of relationship,the intensity of relationship and centric nature of network,other tested research hypotheses were supported.Based on the hypothesis which was not supported,the paper was further discussed and analyzed. 〔Ｋｅｙｗｏｒｄｓ〕knowledge creation;organization learning;social capital;meta-analysis 在今天高度竞争的环境下，知识被认为是21世纪最重要的资源，企业为了获得持续的竞争优势，需要管理战略知识资产［１］。知识经济时代，在外界变动的经济环境下，惟一可以确定的就是，知识是持续确保竞争优势的根源。在市场多变、技术突飞猛进、竞争者激烈、产品更新换代极快的情况下，企业要想成功必须不断创造新知识，并迅速将新知识融入新技术、新产品或是新的生产流程之中。通过知识创造的相关活动，使企业持续保有竞争力［２］。随着知识创造研究的不断推进，知识创造影响因素的研究在最近几年也积累了不少实证研究成果。但是，不同学者从不同的视角对此进行实证研究，最终得出的研究结论差异较大，甚至存在矛盾。基于此，本研究以中国的文献为研究样本，拟采用元分析技术估计各影响因素与知识创造之间关系的均值和效应范围，使研究者估计研究变量之间真正的相关关系，进而得出一般性的结论。 元分析（meta-analysis ）是通过对相关实证文献中的统计指标利用相应的统计公式，进行再一次的统计分析，从而可以根据获得的统计显著性等来分析两个变量间真实的相关关系。元分析技术尤其适合于对存在分歧的实证研究结果进行再统计分析。元分析技术主要应用在循证医学的统计领域，最近元分析技术被引用到管理研究领域，特别是知识管理领域，但文献数量极为有限。国外的研究主要有，Raymond van Wijk等［２］（2008）通过元分析技术对组织间和组织内知识转移对其前因后果进行了分析和评估。Mohaddeseh Dokhtesmati［３］（2013）通过元分析技术，分析伊朗学术机构之间的知识共享。Andreas Gegenfurtner［４］（2011）通过元分析，分析知识的类型、知识的评估条件等对训练团队的知识共享动机及转移的调节作用。国内在知识管理领域，元分析技术主要是应用在知识转移领域，通过检索工具，只检索到3篇文献，而元分析在知识创造方面的应用还未发现。 １文献回顾 知识创造概念的提出最早源于，日本学者Nonaka在1991年“创造知识的公司”的文章中。Nonaka认为知识创造就是将隐性知识转化或显化以及将显性知识隐性化的过程［５］，而知识创造的过程通过社会化（Socialization）、外部化（Externalization）、结合化（Combination）与内部化（Internalization）的SECI模式来描述。1995年Nonaka在其《组织知识创造的动态理论》中指出，组织被看做是一个处理信息或解决问题的系统，任何一个组织都应该随着环境的变化动态有效地处理信息，同时创造信息和知识［１］。虽然有的学者对Nonaka的SECI模型提出了质疑，也有的学者从不同的视角对知识创造概念进行了定义，但后来国内外学者们都基本沿用Nonaka的知识创造理论框架，我国的很多学者基本是在Nonaka的SECI模型的基础上进行修正或扩展（饶勇，2003；和金生等，2005；褚建勋等，2006；郑承志等，2010）。组织知识创造能力的提升除了需要健全的机制外，还需要强有力的社会网络基础、组织的学习和吸收能力。目前组织知识创造影响因素的研究主要集中在社会资本、组织学习、信息技术、组织环境等方面。本文将从社会资本和组织学习两个视角分析组织知识创造的影响因素。 １１社会资本与知识创造 研究表明，社会资本和企业知识转移、知识创造具有关联性，社会资本对知识创造起到了积极的推动作用［６］。回顾以前的研究，我们定义“社会资本是一种人际关系，也是嵌入在这些关系中的各种资源”。社会资本直接影响知识创造过程中知识的交换和融合，同时社会资本也提供了相对容易访问网络资源的机会［７］。在对社会资本的研究文献进行梳理时发现，大多数学者从社会资本的3个维度（结构维度、关系维度和认知维度）出发，研究社会资本各维度对知识创造的影响。 在社会资本结构维方面，研究主要集中在网络成员的关系数量、关系强度以及网络的中心性方面。MCFADYEN等（2004）认为网络成员所要维持的直接关系数量和关系强度分别与知识创造存在倒“U”型的曲线关系［８］。Coleman（1990）通过研究，指出网络成员之间彼此互动程度越高，资源与信息的交换机会就会越多，当网络成员有互动时，才能更好地分享信息和意见，这对团体知识创造绩效会有正向影响［９］。卓秀足等（2005）指出社会网络的群体中心性越高，集体的效能越高［１１］。Balkundi & Harrison（2006）通过研究显示团队在整体网络中越处于中心位置，其绩效越高［１２］。相反，有些学者认为高的程度群体中心性不利于知识创造［１３］。还有些学者认为网络的中心性对知识创造无显著的预测效用［１４］。在社会资本关系维方面，研究主要集中在信任方面。Uzzi和Gillespie（2002）认为基于信任和互惠的关系会促进不同知识和资源的转移与创造［１５］。Powell等［１０］（2003）认为信任是网络参与者分享知识意愿的基础，信任缺乏会导致在公司之间及联盟之间竞争的混乱。在社会资本的认知维方面，研究主要集中在共同的文化方面［７］。Tsai和Ghoshal（1998）认为共同的文化被看作是一种黏合的机制，能促使网络不同的单元整合知识，而共同文化对知识创造有积极的影响［１６］。 １２组织学习与知识创造 组织被认为是一个连续创造和产生新知识的实体，组织学习则被视为组织知识基础的形成过程，它也是组织获取、产生以及转移知识的过程。随着学习的进行，新的知识不断地产生与运用，从而推动了组织知识创造的过程。Jose Mathews（2012）认为组织学习的行为模式不同，所展现出的知识创造水平也不同。积极的组织学习模式可以激发组织的知识创造，相反，消极的组织学习模式会抑制组织的知识创造。组织能够生存扩张的最理想状态应该是更高数量的动态知识和较低的静态知识的碰撞，而不是那些较高的静态知识和较低的动态知识的整合［１７］。张明等（2008）通过实证研究证明学习的承诺对知识创造产生正向影响［１８］。吴隆增等（2008）实证验证学习的承诺、分享愿景、有效沟通对知识创造产生正向影响［１９］。Lane和Lubtkin［２０］认为组织学习是个体、团队和组织间持续的、双向的互动过程。它同时具有个体和社会两种成分：其个体成分会导致个体知识的产生并为企业带来私有收益，社会成分能够为企业带来共同知识，而这种所有联盟企业都可以使用的共同知识将使所有联盟企业共同受益。 ２研究方法与样本 ２１变量设计与假设 本研究衡量社会资本的变量依据Nahapiet与Ghoshal等人的研究成果［７］。社会资本的测量由关系数量、关系强度、网络中心性、信任和共同文化5个题项组成。组织学习的变量主要参考了吴隆增（2008）［２１］和谢洪明，韩子天（2005）［２２］的研究，包含学习的承诺、共同愿景、有效沟通3个题项。根据已有文献理论研究的基础，提出以下研究假设。 组织成员之间的关系是通过人际交换和共享经验发展起来的。在一个网络中直接交换合作伙伴数量的增加会加速信息、想法和资源的共享和整合。提高个人对资源的访问对新知识的创造是重要的，因为它会增加获得所需特定资源的可能性［２３］。然而关系的建立和维持需要时间、精力和更多的关注，因此，维持关系会发生成本，也有与人际关系相联系的启动成本。因此，对于任何组织所维持的关系数量就会存在一个极限［２４］。为了验证假设，我们在测量关系的数量与组织知识创造呈现倒“U”型的曲线关系时，需要检测是否是一个负二次曲线关系，因此我们在题项中引入了关系数量一次项和关系数量二次项两个题项。 H1关系数量与组织知识创造呈现倒“U”型的曲线关系。 在持久的关系中，参与方更愿意交换信息和技能，而且比那些没有发展成长期关系的那些人更有效率地交换。然而关系强度的一个潜在缺陷是通过重复的交互，组织和他们的合作伙伴之间就会变得更为相似，就会发展成为更为相似的知识储备［５］。随着个体与相同的合作伙伴在一起度过的时间越久，知识创造就可能被抑制。题项设计原理同上。 H2关系强度与组织知识创造呈现倒“U”型的曲线关系。 通过前一节的文献回顾部分，有些学者认为网络的中心性正向影响知识创造，有的却截然相反。中心性代表的是群体中集权的程度，也就是互动集中在少数人的情况。从中心性对于信息资源的获取的角度来看，群体中心性负向影响群体绩效［２５］。 H3网络中心性与组织知识创造负相关。 信任被看作是组织情境的一个方面，并且往往成为组织成员及组织成员和组织外部个体合作的前导变量。信任能够降低合作方对对方机会主义行为的恐惧［２６］，当双方彼此信任，他们会更加愿意分享资源，而很少考虑利用合作方。因此，当信任存在时，一些交流与资源组合的行为将会产生［２７］。组织内部信任的存在能够增强组织各部门的关系融合和相互的合作，从而促进组织知识创造的产生。 H4信任与组织知识创造正相关。 当知识从一方转移到另一方时，如果当地文化或民族文化被理解或接纳，那么知识转移和吸收才不会被文化的冲突所阻碍。Pitts and Lei（1997）［２８］认为在学习和吸收隐性知识的方面，来自相同文化背景下的联盟成员要比来自不同文化背景下的联盟成员要容易。 H5共同文化与组织知识创造正相关。 在新知识的创造中，组织学习起到了关键推动作用。组织的学习能力会显著地影响组织对知识的吸收、消化与运用，组织可以通过建立常规性的活动来直接地学习到相关专业知识与技能，这些活动可以促进组织成员有效地收集、分析、存储、散布与应用相关的知识［２９］，从而提升组织新产品开发的绩效。组织学习是企业把其个体知识和共同知识整合并转化为私有知识的过程，其最终目标是把这种私有知识变为产品、体制、结构、程序和战略，并在此基础上实现企业的优异绩效。其中组织学习中，学习承诺、有效沟通对知识外部化、知识整合化和知识内部化均具有积极影响［３０］。 H6学习承诺与组织知识创造正相关。 H7分享愿景与组织知识创造正相关。 H8有效沟通与组织知识创造正相关。 ２２样本 本文在中国知网CNKI和万方数据库中，以“知识创造”为关键词、主题词进行了搜索，检索的时间范围为19991－20137，共收集到309篇文献。本研究依据以下标准对样本库中的文献进行筛选：首先，文献研究的对象为知识创造影响因素的实证研究；其次，文献中必须要有自变量与知识创造的相关系数r与标准误se或t值与回归系数b值等能计算出相关系数的数据［３１］；为了保证样本的独立性，发现学位论文与期刊论文有重复研究的文献，本文仅保留其一；按照上述的筛选标准，最后得到28篇中文文献，其中学位论文7篇，期刊论文20篇，会议论文1篇，如表１所示。在筛选出的28篇研究文献中，以企业为研究对象的文献有14篇，非正式组织、联盟网络为研究对象的有7篇，以团队为研究对象的有7篇。表１入库的中文文献入库文献篇数入库文献篇数学位论文7情报杂志1科学学研究7会议论文1科学学与科技管理4科技与管理1科技进步与对策2清华大学学报：自然科学版1生产力研究1科研管理1系统工程1合计28技术经济1 本研究经过对筛选出的28篇实证文献进行变量分析，结合相关文献决定从社会资本和组织学习两个视角进行研究。为给后面更加具体的分析奠定基础，通过对原始文献的仔细阅读，将概念上相似但不同作者使用不同语言来描述的变量进行合并和归类。例如关系数量和网络密度，两个变量描述的内容基本相似，故本文对两个变量进行了合并，采用关系数量作为本文的分析变量，各显变量及元分析结果如表２所示。 表２组织知识创造影响因素的元分析结果 潜变量显变量KNrQ检验95%置信区间双尾检验Chi-squaredP下限上限ZP社会 资本关系强度91 592034631130000011604684140000关系强度的平方35790174011560002000902730〖〗13702716关系数量71 111024724820001010203572300000关系数量的平方#########网络中心性4890025014350001011703146290159信任101 693036037910000012004299870000共同文化24320124〖〗12510002009801473230000组织 学习共同愿景71 411012926780001010301575310000学习承诺51 06601091790000001901454100000有效沟通35660354〖〗9840126019106341510000注：K为独立研究的样本数；N为K个研究样本的总样本量；I-squared表示效应值的真实差异占总的观察变异的百分数；第一个P值是同质性检验的显著性值，若P＜005，则拒绝同质性假设，表明各研究间存在一定的异质性；第二个P值是合并效应值Z的显著性检验值，若P＜005，则显著P越小显著性越高。#代表缺失值。表示在5%的显著性水平，显著。３结果分析 ３１异质性检验 异质性检验是元分析不可或缺的一部分。本文采用统计学中异质性检验最经典的方法——Q统计量。Q统计结果如表２所示。表中数据显示，大多数的变量关系研究都存在一定的异质性（P＜005）。那么存在异质性的根源何在呢？李靖华（2013）［３１］通过调节变量采用亚组比较分析方法，分析异质性的来源。通过比较合并效应值的95% CI（置信区间）是否重叠来判断是否是调节变量的方法。如果95% CI不重叠，说明亚组间的效应值差异巨大，则此分类变量为影响关系的调节变量。异质性的来源一般是研究纳入标准不一致，各个研究的基线水平、处理不同等等。 从本研究所纳入的文献特点可以看出，各文献研究的视角存在很大的差异。有的是从团体的层面研究知识创造，有的是从企业的层面研究。而对于相关数据的收集过程中，各文献获得的方式也不尽相同，有的直接获得，有的间接获得。在本研究中，由于国内对知识创造实证研究的文献较少，而符合元分析要求的文献更少，这可能是造成变量存在一定程度异质性的主要原因。 ３２整体分析 整体元分析结果见表２中Z（合并效应值）下的数据。从表中数据可知，社会资本中的关系强度一次项、信任和关系的数量等因素对知识创造的影响都是显著的，而关系强度的平方项对于知识创造的影响不显著，其中关系强度一次项、信任、网络的中心性以及关系数量对知识创造的影响较大。在组织学习中，共同愿景和有效沟通对于知识创造的影响高于学习承诺。 ４讨论 从知识创造影响因素的整体分析结果发现，社会资本中的各显变量中由于关系数量的平方项计数值缺失，该显变量对于知识创造的影响显著性不确定。在其余的显变量中除网络中心性、关系强度的平方项外其他变量对知识创造的影响显著。其中信任对知识创造的影响程度最大（r＝0360）。信任可以减少对风险的担心，来创造出一个更有利于知识创造的文化氛围。高水平的信任能够降低风险。信任对跨职能团队和组织间团队来说也说很重要的，因为如果彼此缺乏信任，对知识创造来说是非常不利的。对于共同文化对知识创造的显著正向影响，我们认为当知识从一个人成员转移到另一个成员的时候，如果本地文化或民族文化被理解或接纳，那么这种转移过程就不会被文化的冲突所阻碍。分析结果中网络的中心性结果不显著，原因可能是因为研究数目较小（K＝4，N＝890），若能有更多对网络中心性与知识创造的实证研究，便能更准确地检验其曲线的相关程度。 从知识创造影响因素的整体分析结果发现，社会资本中的关系数量（r＝0247）以及关系强度（r＝0346）对知识的创造起到正向的促进作用。该结果与研究假设（假设1和假设2）相背离，假设未得到支持。这一结果与国外的研究结论存在差异。 从中文文献的理论假设基础可以看出，以往的研究，认为社会资本是一种人际关系，也是体现那些关系的资源。罗珉教授（2011）［３２］在分析中国组织的网络结构中指出，中国网络组织的主要管理活动是基于人伦关系的。这种人伦关系不同于美国社会学家格兰诺维特所区分的强联系、弱联系以及无联系3类关系，仅仅只是具有拟似家人、熟人等强联系为基础的人与人之间的关系。这种人伦关系影响到对潜在交易对手的信任，而信任则直接影响知识创造过程的交换和融合。然而，Nahapiet和Ghosha指出，维持这种关系的数量和强度，是要付出代价的。因为随着时间的推移，网络成员之间会产生强烈的规范和相互之间的认同，这样会限制新信息的开放和多样化的观点。中西方不同文化之间的差异可能是产生不同结论的原因所在。 ５结论 本文通过对国内知识创造实证研究文献的梳理，筛选出符合元分析技术要求的相关实证文献。我们发现国内对于知识创造的实证研究主要集中在社会资本和组织学习两个方面。因此本文以组织学习和社会资本为潜变量，最终通过元分析技术确定国内组织知识创造的关键影响因素为：关系强度、关系数量、信任、共同愿景、共同文化、学习承诺和有效沟通。通过元分析所得出的结果：关系强度与关系数量对知识创造的影响是正向的相关关系。该结果与国外的研究结论不一致。造成这一差异的原因可能是，一方面国内外研究层次、数据收集方法和研究对象存在差异。另一方面是在分析社会资本对知识创造的影响时，国外的研究文献会辩证地考虑社会资本的两面性，而国内的研究假设主要是社会资本对知识创造的正面影响，而忽略了社会资本的负面性。我们在梳理文献的过程中，还发现国内在分析知识创造的影响因素时，主要是在国外的基础上对理论模型进行修正和扩展，对知识创造过程的研究文献较缺乏。而国外主要关注如何进行知识创造，大多数文献关注于知识创造的过程。 参考文献 ［１］Nonaka,I,& Takeuchi,K.The knowledge creating company［Ｍ］.New York:Oxford University Press，1995：69-125． ［２］Ikujiro Nonaka.A Dynamic Theory of Organizational Knowledge Creation［Ｊ］.Organization Science，1994，（5）:14～35．［３］Inkpen A,Tsang EW.Social capital,networks and knowledge transfer［Ｊ］.Acad Manage Rev，2005，（30）:146－165. ［４］Nahapiet,J.,& Ghoshal,S.Social capital,intellectual capital,and the organizational advantage［Ｊ］.Academy of Management Review,1998，（23）:242－266. ［５］MAnn Mcfadyen;Albert ACannella,JR.Social Capital and Knowledge Creation:Diminishing 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