中国科技论文在线 文化柔性作用的企业知识社区知识转移网络# 吴冰，徐文霞，葛钧*5 （同济大学经济与管理学院） 摘要：在相关文献综述的基础上，首先，深入分析了建模的理论基础，包括企业知识管理系统柔性理论和网络理论。接着，在提出企业知识社区中知识转移网络形成与演化的建模前提条件基础上，建立知识转移网络形成演化模型。第三，提出企业知识社区中知识转移网络10 的形成与演化算法，应用Netlogo对模型进行实验仿真，并对仿真结果进行分析。最后对全文加以总结，并提出进一步研究方向。 关键词：文化柔性；知识社区；知识转移网络；企业知识管理系统 中图分类号：F270 15 Effects of Culture Flexibility on Knowledge Transfer Network in Enterprise Knowledge Community WU Bing, XU Wenxia, GE Jun (School of Ecomonics and Management of Tongji University) Abstract: Based on related literature review, firstly, modeling theories of this paper, including 20 enterprise knowledge management system flexibility theory and network theory are analyzed, in which the essence of enterprise knowledge management system flexibility theory is knowledge agents’ responsibility to environment change, and how to gain innovative enterprise culture is the focus of enterprise culture flexibility. Then, formulation and evolution model of knowledge transfer network is proposed on some prerequisites. Thirdly, Netlog was used to make simulation 25 experiment with the proposed algorithm. In the end, future research directions are proposed after conclusions. Key words: Culture Flexibility；knowledge community；knowledge transfer network；Enterprise Knowledge Management System 30 0 引言 面临复杂多变的市场环境,企业文化为适应环境的变化而不断调整,并与环境相匹配，这种自我调整能力称为企业文化柔性 [1]。 许多研究表明知识转移对于企业获取基于知识的竞争优势至关重要，但知识转移网络的演化过程具有高度的复杂性、开放性、自组织性、非平衡性、随机性等复杂系统的特征，并且企业知识社区中知识转移过程受到企业文化、激励机35 制和知识转移能力等多种因素的影响和制约。其中，企业文化柔性对知识转移过程有重要影响，因此本文基于企业知识管理系统(enterprise knowledge management system , EKMS) 柔性理论[2]，构建文化柔性作用下的企业知识社区中知识转移网络形成与演化动力学模型，对模型进行实验仿真。 基金项目：国家自然基金资助项目（No. 71071117）; 教育部博士点基金资助项目（200802471061） 作者简介：吴冰，女，副教授，主要研究方向：知识管理. E-mail: ww_bing@ - 1 -
中国科技论文在线 1 建模理论基础 40 EKMS柔性理论 企业面临的环境日益复杂多变, 只有强调学习、鼓励学习的企业文化, 才能有效地应用与创新组织知识发现变化、适应变化、利用变化甚至引领变化。EKMS文化柔性测度要点[8]，包括时间维、范围维、焦点维和意图维[4-10]。其中时间维表示事先为将来变化做准备和变化发生后的事后调整,具体为有效性和反应性；范围维表示对不可预期的以及可预期的变化提45 供可供选择的措施范围,具体为多样性和鲁棒性；焦点维关注柔性是通过内部管理获得，还是通过伙伴间建立关联来获得[11]；意图维,分为主动或被动对变化做出响应。 网络理论基础 定义1网络是指二元组G(V,E)，其中V=(v1,v2,,v为节点集，n)V中元素为节点或顶点，E V Vυ是边集，且E中的每条边e对应V的一对节点。 ij(vi,vj)50 定义2 如果E中任意节点对(vi,v和j)(vj,v对应同一条边，则该网络称为无向网络，i)否则为有向网络。 定义3 图G的邻接矩阵A=，[aij]aij=(vi,v，j)aij=1，否则aij=0。 网络子图的研究对于理解网络的结构特性有着重要的意义[12]，具有统计意义的定量衡量标准Z s core可用来衡量网络子图出现的频率，Z s core的变化反应出网络子图在网络55 演化过程中的变化趋势，为进一步研究网络在内在因素和外在因素共同作用下出现的结构变化，即网络子图的频率变化，提供了平台和工具，Z s core的计算如式（1）。 （1） Z s N core real N randstd(Nrand) 式（1）中，N表示某一网络子图在目标网络中出现的次数，N表示该网络子图realrand在算法产生的一组随机网络中平均出现的次数，s是在随机网络中该子图出现次数td(Nrand)60 的标准差。 2 文化柔性作用的知识转移网络形成与演化建模 建模的前提条件 （1）知识需求是知识转移网络形成与演化的驱动，知识转移网络从若干节点开始形成与演化，网络拓扑是一个时变的有向图。 65 （2）知识转移网络节点知识主体的知识状态受到网络中各节点知识需求、知识更新率、知识转移能力、节点最大链入度和企业文化柔性水平的影响。 （3）设定企业文化柔性水平iCulture [ 0,1]，表征不同时期EKMS文化柔性水平。 （4）知识转移网络中知识主体对企业文化柔性水平iCulture [ 0,1]的感知是异质的，因此采用随机函数表示感知函数，以区别不同知识主体对企业文化的个体感知特征。 70 知识主体的行动与收益 （1）知识转移网络节点知识主体i在t时刻的行动可表示为：ai,t={知识需求更新，知识更新，知识转移能力更新，知识节点链接关系更新}。 - 2 -
中国科技论文在线 （2）知识转移网络节点知识主体i在t+1时刻的收益可表示为：Q*i,t 1 (s,a) E {。 rt 1 g V*(st 1 )si,t s ,ai,t a }s S ,a A (s)75 知识主体的状态初始化 知识转移网络节点知识主体i在初始状态t 0 可表示为式（2）： si,0 { kdemand （2） i,0,kamounti,0,kvaluei,0,koutlinki,0}（1）kdemand为区间[0,1]的随机浮点数，表示节点知识主体i的初始知识需求； i,0（2）kamoun为区间初始知识量； ti,0[0,kdemand的随机浮点数，表示节点知识主体i的i,0]80 （3）kvalue表示与节点知识主体i的知识量i,0kamoun相对应的初始知识价值； ti,0（4）kinlink初始值为0，表示节点知识主体i的知识链入度。 i, 知识主体t+1时刻状态 知识主体t+1时刻的知识需求 知识转移网络节点知识主体i在t+1时刻的知识需求可表示为t时刻知识需求85 kdemand，知识量i,tkamoun，知识转移网络知识主体i的相邻节点间知识量差距ti,tdamoun和知识转移能力差距ti,tdcapab，如式（3）。 ility的组合函数i,tkdemandi,t 1 F （3k） (amounti,t,damounti,t,dcapabilityi,t) 知识主体t+1时刻的知识量 知识转移网络节点知识主体i在t+1时刻的知识量会受到t时刻的知识量90 kamoun，企业文化柔性水平ti,tiCulture，知识转移网络知识主体i的相邻节点间知i,t识量差距damoun和知识转移能力差距的影响，因此可表示为如式ti,tdcapabilityi,t（4）的组合函数。 kamount, 1 （4） itF(kamounti,t,iCulturei,t,damounti,t,dcapabilityi,t) 知识主体t+1时刻的知识价值 95 知识转移网络节点知识主体i在t+1时刻的知识价值取决于该节点知识主体i的知识量更新速率，如式（5）所示，其中l为衰减系数。 kv a （l5）u ekamountkamountkvalue,1,1,i, 1 ↓→↑it it !ittkvaluei,t*(1l)kamounti,t 1 kamounti,t3 实验仿真与结果分析 知识转移网络形成与演化过程模拟 100 知识转移网络形成与演化的模拟过程[13]，引入不同的企业文化柔性水平，取值依次为{02，分0别进行独立的知识转移网络演化模拟实验。考虑.1,0.,,,.5,,,,,1}- 3 -
中国科技论文在线 到企业知识社区网络规模通常取决于部门规模，因此模拟过程中网络节点规模设为30，仿真次数为1000，完成以下三个步骤。 步骤一，知识转移网络节点状态初始化，形成两个初始节点； 105 步骤二，完成最优节点搜索过程，实现知识转移网络节点的选择与链接； 步骤三，知识转移网络节点知识主体的状态更新过程，完成网络中各节点知识主体的状态更新，包括：知识量更新，知识价值更新和知识链入链出度更新。 实验仿真结果分析 企业文化柔性水平对节点知识更新率和知识转移能力的影响 110 图1文化柔性水平对节点知识更新率的影响 图2文化柔性水平对节点知识转移能力的影响 Fig 1 Effects of culture flexibility on update Fig 2 Effects of culture flexibility on transfer 企业文化柔性水平对节点知识主体的知识更新率以及知识转移能力的影响如图1和图2所示，具有二个相同的影响区间[00。 ,.6],[,1]115 当企业文化柔性水平,t [ 0，知识转移网络节点知iCulture识主体的知识更新率与i,]知识转移能力随着企业文化柔性水平增长而上升，当企业文化柔性水平iCulture时，i,t 0 .6知识更新率与知识转移能力达到极大值；说明这个区间的企业文化柔性水平对促进知识转移网络节点知识主体的知识更新和知识转移能力增长有积极作用。 当企业文化柔性水平iCulture，知识转移网络节i,t [ 0点知识主体的知识更新率与.6,1]120 知识转移能力随着企业文化柔性水平增长而下降，当企业文化柔性水平iCulture时，i,t 1 知识更新率与知识转移能力达到极小值；说明这个区间的企业文化柔性水平对知识转移网络节点知识主体的知识更新和知识转移能力增长没有促进作用。 企业文化柔性水平对知识转移网络子图出现频率的影响 125 图3 文化柔性水平三节点子图出现频率影响 图4 文化柔性水平对四节点子图出现频率影响 Fig 3 Effects of culture flexibility on three node graph Fig 4 Effects of culture flexibility on four node graph 三节点子图与四节点子图在各种不同的真实网络中起着重要的作用，通过研究网络演化过程中的子图频率的变化，有利于揭示网络演化和子图形成之间潜在的关系。企业文化柔性130 水平对网络子图的出现有着重要的影响，会影响网络子图的出现频率，如图5和图6所示，与企业文化柔性水平对节点知识主体的知识更新率与知识转移能力具有相同的影响区间- 4 -
中国科技论文在线 [0。 ,],[,1]当企业文化柔性水平，知识转移网络三节点子图和四节点子图的出iCulturei,t [ 0,]现频率随着企业文化柔性水平增长而上升，当企业文化柔性水平iCulturei,t 0 .6时，三节135 点子图与四节点子图的出现频率达到极大值；说明这个区间的企业文化柔性水平对促进知识转移网络三节点子图和四节点子图出现频率增长发挥积极作用。 当企业文化柔性水平识转移网络三节点子图和四节点子图的出iCulture，知i,t [ ,1]现频率随着企业文化柔性水平增长而下降，说明这个区间的企业文化柔性水平对知识转移网络三节点子图和四节点子图出现频率增长没有明显促进作用。 140 4 总结 本文以EKMS柔性理论为基础，以知识需求为驱动，建立了企业知识社区中知识转移网络形成演化模型，对知识转移网络节点知识主体的知识转移行为进行直观描述，并进行仿真实验。 知识转移网络节点知识主体以最大限度提高自身收益为目标适应环境变化的影响，经过微观层面知识主体的知识交互后，涌现出知识转移网络整体知识更新水平和知识转移能145 力，结合知识主体的知识更新率和知识转移能力变化特征，企业文化建设需要综合关注员工的价值观念与行为准则，强调员工在团队中的协同合作。网络子图承载着知识转移网络的结构和功能特性，综合企业文化柔性水平对三节点子图出现频率与四节点子图出现频率变化的影响，通过应用具有统计意义的定量衡量标准来衡量网络子图出现的频率，能够反应出网络子图在网络演化过程中的变化趋势。因此企业文化建设应衡量当前实际的企业文化柔性与环150 境需求是否相匹配，决策如何采取相应措施达到匹配，是本文需要进一步研究的方向。 [参考文献] (References)[1] Jocelyn Cranefield and Pak Yoong Embedding personal professional knowledge in a complex online community environment [J]. Online Information Review, 2009, 33(2): 257-275 155 [2] 刘仲英, 吴冰, 张新武.企业知识管理系统相对柔性的DEA方法.系统工程学报,2005,20(2): 199-204 [3] 尹波.组织文化分析方法及应用研究.电子科技大学博士学位论文,2009 [4] Tan C, Chan YY. Knowledge community: A knowledge-building system for global collaborative project learning. PROCEEDINGS OF THE IEEE, 2008, 96 (6): 1049-1061 [5] Chen RS, Hsiang CH. A study on the critical success factors for corporations embarking on knowledge 160 community-based e-learning, INFORMATION SCIENCES, 2007, 177 (2): 570-586 [6] 赵武生; 田金超; 申连洋; 罗奇. 自适应过滤算法在基于社区E-learning的个性化知识服务系统中的研究. 清华大学学报(自然科学版),2007,47(s2): 1910-1913 [7] Baggio R, Cooper C. Knowledge transfer in a tourism destination: the effects of a network structure. SERVICE INDUSTRIES JOURNAL, 2010, 30 (10): 1757-1771 165 [8] Fritsch M, Kauffeld-Monz M. The impact of network structure on knowledge transfer: an application of social network analysis in the context of regional innovation networks. ANNALS OF REGIONAL SCIENCE, 2010, 44(1): 21-38 [9] Fritsch M, Kauffeld-Monz M. The impact of network structure on knowledge transfer: an application of social network analysis in the context of regional innovation networks. ANNALS OF REGIONAL SCIENCE, 170 2010, 44(1): 21-38 [10] Brohee S, Barriot R, Moreau Y. Biological knowledge bases using Wikis: combining the flexibility of Wikis with the structure of databases. BIOINFORMATICS, 2010, 26(17): 2210-2211 [11] Choy KL, Chow HKH, Tan KH, et al. Leveraging the supply chain flexibility of third party logistics - Hybrid knowledge-based system approach. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS, 2008, 35(4): 1998-2016 175 [12] 程骋.影响复杂网络在演化过程中演化路径和子图形成的内在因素.上海交通大学硕士学位论文,2009 [13] Lin M, Li N. Scale-free network provides an optimal pattern for knowledge transfer. PHYSICA A-STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS, 2010, 389 (3): 473-480 - 5 -
