团队成员社会网络对偶互动

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社会网络分析法探讨团队成员社会网络对偶互动与知识资源之影响任庆宗刘士铭黄楷茵国防大学国防管理学院后勤管理研究所助理教授国防大学国防管理学院资源管理研究所研究生国防大学国防管理学院资源管理研究所研究生摘　要团队成员彼此间的背景不同，所拥有的知识、技能、经验等知识资源亦不相同。对组织而言，促进成员间知识资源的交流，将是成功创新的关键。而知识资源主要来自于人际间的互动。本研究以国内某研发单位内752位成员为对象，结合社会交换理论、相似／吸引典范及网络理论，从团队成员对偶互动观点，来探讨任两者在社会网络的互动程度对资源交换程度的影响，并以社会网络分析之MRQAP法(MultipleRegressionQuadraticAssignmentProcedure)进行分析。结果发现，团队成员彼此间在社会网络的互动相似程度愈高，知识资源的交换程度愈高。关键词：社会网络、对偶互动、知识资源。TheImpactofDyadicInteractionamongTeamMembersonKnowledgeResource:SocialNetworkApproachABSTRACTThedemographicdifferenceofteammembersusuallyimpliesthediversityofknowledge,skill,experienceandresourcewithinteam.Toorganization,improvingknowledgeexchangeamongmembershasalwaysbeenthesuccessfulinnovationfactor.Knowledgeexchangemainlyresultsfrompersonalinteraction.Thisstudy,combinedsocialexchangetheory,similaritytheory,andnetworktheory,surveyed752subjectsfromafamousR&DunitinTaiwanandprobedtheinfluenceofsocialnetworkinteractiononresourceexchangefromthedyadicperspectivebymultipleregressionquadraticassignmentprocedure.Theresultshowsthatthesimilarityofdyadicinteractionhaspositiveimpactontheknowledgeexchange.Keywords:socialnetwork,dyadicinteraction,knowledgeresource12 一、前言知识经济时代的来临，知识已经变成组织创造价值的重要资产，知识管理更是知识经济时代组织成功的关键要素。先前学者指出，知识创新则来自于人际间的互动，唯有透过组织成员间的交流，才能促进创新知识的产生。因此，从组织成员互动的角度来探讨知识管理，便显得异常重要。而社会网络分析是一套个体属性及组织成员间关系网络结构的分析方法与技术，其主要目的即在探讨人际间互动及成员间的交流情形。故以社会网络分析来探讨知识管理相关议题，为目前国际学术研究的显学，亦为本研究之焦点。另外，有关社会网络分析之相关研究，其资料之搜集系采用网络成员互评方式，并根据全体网络成员具名的填答资料，形成个体成员的自我数据，故其衡量的结果相较于传统自评量表之个人数据由填答者主观认知产生，更具客观性但也相对较为困难。因此回顾以往有关网络理论所进行之研究，大多属于概念性或传统自评之非关系性资料所做之调查。实证性的研究，亦仅局限于小样本，鲜有运用网络问卷的完整实证分析。而本研究由于获得研究对象之协助与配合，克服了社会网络分析最困难的具名问卷及关系性资料搜集，为一完整大样本之实证调查报告。因此，本研究最主要目的系探讨团队成员在社会网络中的对偶互动程度，对知识资源交流程度的影响。亦即任二者在社会网络的互动程度，是否将对此二者造成知识资源交流程度的差异。并以社会网络分析软件UCINET6.0之MRQAP法进行实证分析。而透过网络问卷所搜集到之关系性资料，将可客观反应其分析结果。二、文献探讨与研究假说2-1知识与知识资源Davenport&Prusak(1998)将知识定义为一种流动性质的综合体；包括结构化的经验、价值、以及经过文字化的信息，并包含专家独特的见解，为新经验的评估、整合与信息等提供架构。DeLong&Fahey(2000)则认为知识是人经过深思熟虑的产物或经验，它是一项资源，潜藏在个体或团体中，或深埋在例行事物中，能够提升决策制定的能力和行动，以达成组织的目标。Huseman&Goodman(1999)则指出知识是经验(experience)、事实(truth)、判断(judgement)、直觉(intuition)与价值(values)萃取得到的「信息」。而国内学者方世杰、方世荣(2000)则以一般性观点，认为知识是一切有系统之组织性资产，其目的在解决组织经营上所面临之各种问题，包括生产、营销以及组织管理等。另外，张吉成、周谈辉(2004)12 则从知识的功能、结构与内涵来诠释知识，并指出就功能而言，知识的本质是「有系统的结构化信息」；就结构而言，知识具有「逻辑性思考」层次的完整系统结构；就内涵而言，知识呈现「具有累积与转化价值特性」。对于知识的分类，Polanyi(1967)首先提出知识内隐性(tacit)的概念，并认为内隐知识存在于个人，是无法诉诸文字或语言表达的知识，例如经验、直觉等。Nonaka&Takeuchi(1995)亦将知识分为外显(Explicit)与内隐(Tacit)两种：所谓「外显知识」是指可以用文字和数字来表达的客观及形而上的知识。而「内隐知识」则是无法用文字和句子来表达的主观且实质的知识，属于特殊情境的产物。Nonaka&Takeuchi(1995)并指出，内隐知识是日本企业竞争优势的来源，其主要传播途径是透过人际间的互动及交流。另外，依据「资源基础学说」(Resource-BaseTheory)的论点，吴思华(2000)认为资源的特性包括独特性、专属性及模糊性；林晋宽(1995)则认为资源具有不可言传性及不可交易性。而Miller&Shamsie(1996)则将资源分为「资产基础的资源」(property-basedresources)及「知识基础的资源」(knowledge-basedresources)两大类。资产基础的资源包括财务资产、物质资源、人力资源等。所有者(owner)对这些资源享有清楚的财产权，并有权利去使用这些资源，任何人不能在未经所有者同意下取走资源。而知识基础的资源是指所有者拥有的无形专业能力(know-how)及技能。因为知识基础资源具有模糊性及知识与信息的阻碍，他人无法轻易的复制或模仿。隐性的技术诀窍、技能以及不受专利保护的技术和管理系统，都属于这个范畴。Hall(1992)即提到，内隐知识、技术与不受专利权保护的科技系统和管理系统，皆属知识基础资源。更有学者指出知识是公司的重要资源(Spender,1996)，在快速变动的环境冲击下，组织惟有透过人际互动不断创新知识，才能不提升组织竞争优势。综合上述学者对知识的定义、分类及资源基础学说之论点。本研究认为，「知识资源」为组织知识创新及价值创造的重要资产，它主要来自于个人经验与直觉的内隐知识，无法完全仰赖文字语言的传递，必须透过人际互动的平台才能进行移转，亦即组织内部成员彼此间的人际互动程度愈高，从群体人际网络所传递出来的知识资源的交流程度，也会相对的增加。2-2社会网络理论社会网络之概念最早源起于西方社会学及人类学相关之研究，其目的在探讨人际互动关系的社会结构对特定个体所产生之影响(任庆宗，2003)。1960年代后期，社会网络概念被学者接受，并运用于各种相关的社会科学研究中。研究社会网络的焦点，主要环绕在某种关系内容下的关系连带，其中又有两大主轴：第一、从行动者之间特性的同构型或歧异性，来探讨关系连带的强弱；第二、根据行动者在所处网络的位置结构来探讨关系连带的优势，并带出了社会资本的概念(周丽芳，2002)。2-2-1网络中心性12 每个行动者在社会网络结构中皆有其所处的位置，结构位置会影响个人所能控制的资源，中心性是网络分析中常被用来检测行动者取得资源、控制资源可能性的结构属性(张火灿、刘淑宁，2002)。Ibarra(1993)亦认为，个人如果位于组织的中心位置，将较可以控制相关的资源并享有较多的利益。而Freeman(1979)则指出代表中心性概念的三种形式为程度中心性、中介中心性及接近中心性。此三者内涵分述如下：(一)程度中心性(degreecentrality)：程度中心性概念主要是用来衡量一个团体中最主要的中心人物，程度中心性愈高者，表示其在网络中和较多的行动者有关连，且拥有较高中心性的行动者，在网络中拥有的非正式权力与影响力也较多(Krackhardt，1993)。(二)中介中心性(betweennesscentrality)：中介中心性是衡量一个人是否占据了在其它两人联络的中介位置。也就是说，一个网络中每两两成员的互动必须透过某行动者的中间介绍，中介性指数较高的行动者，其引导信息资源流通的机会也较多，亦即占据了操纵信息资源流通的关键性位置(Burt，1992)。(三)接近中心性(closenesscentrality)：接近中心性则能够衡量出社会网络的全域中心性(globallycentrality)，并藉此判断一个人与其它人的接近程度，与他人距离越短，接近中心性愈高，表示其能较快速取得信息。2-2-2网络分析型态Krackhardt(1993)指出，组织当中的网络类型有三：咨询网络(advicenetwork)、情感网络(friendshipnetwork)及信任网络(trustnetwork)。根据过去的研究指出，有四种主要的社会网络常被提出做为网络分析的基础(施淑惠，2000；杨逸民，2000；张火灿、刘淑宁，2002)：咨询网络、情感网络、情报网络(informationnetwork)及信任网络。以下分别说明之：(一)咨询网络：咨询他人或被他人咨询之范围大小，咨询网络中心性高的人，可能具有取得信息与控制信息的潜力。(二)情感网络：成员与成员之间的交谊，情感网络中心性高的人通常与同事间有情感性支持或联谊活动，可能从中获得相关资源。(三)情报网络：正式或非正式情报向谁传递或向谁求证，情报网络中心性高的人通常能掌握组织内许多正式或非正式的情报。(四)信任网络：主观认定信任他人之范围，信任网络中心性高的人，表示其能赢得大多数人之信任，进而获得更多的信息。然而除了上述网络分析类型常被提出做为分析的基础外，依各研究者的需求不同，亦可采用不同社会网络型态，例如友谊网络、八卦网络(吴毓淳，2002；陈荣德，2004)。12 2-2-3网络分析层次：社会网络分析依照研究目的及资料搜集的不同，亦有不同的分类，有学者(Borgatti，1998)将其分为二大类：一为以个体为核心所形成的自我中心网络(Ego-centeredNetworks)，主要是强调以成员(包含个人、团体、组织或国家)与其它成员的连结，分析的重点在网络中的连带与位置，如强连带、弱连带、中心性、结构洞等；其次则是以完整网络(WholeNetworks)为分析焦点，强调网络结构中集体成员(团体、组织、社群、区域、国家等，相对于个体成员)的结构分布。分析的内容包括网络的密度(density)、集中度(centralization)、次团体(cliques)等。另Knoke&Kulinski(1982)则将社会网络分析的层次分为四个层次，各层次之概念与内涵分述如下：(一)自我为中心(ego-cnetric)网络：包含一个行动者与行动者连结的关系，行动者的属性与关系的数量、内容为分析的重点。(二)对偶(dyad)网络：此种分析以一对(pair)行动者间的连结关系为研究主体，除了分析行动者的各自属性与连结关系外，行动者间的属变异、连带内容的对应关系，亦是分析重点。(三)三角(triad)网络：此种分析层级以三个行动者间的连结关系为研究主体，主要关注为三者间是否存在着传递效果，除了类似对偶的分析外，还可进一步探讨两两间关系如何受第三者的影响。(四)完整网络(completenetwork)分析：此为最复杂的分析层次，研究对象包含特定界限内的所有行动者间的关系。也就是在某特定的范围内，研究该范围内所有行动者的关系状态，例如：团队、组织、公司、产业、区域、社群等。综合以上有关网络理论之论述，本研究之网络分析类型，主要是参考Nahapiet&Ghoshal(1998)对于社会资本来源所提出的结构面(社会互动)、关系面(信任与可靠)及认知面(共享的愿景)，而以咨询网络、信任网络及认知网络，做为网络分析型态，其中认知网络之内涵系指团队成员彼此的目标契合度与价值观的相似程度，所形成之社会网络。另外，网络分析层次则是以完整网络内所有行动者两两之间的对偶关系进行分析。2-3社会交换理论12 组织中，成员间专业技能及工作经验的相互咨询是一种可供交换的社会资源，它能促使组织成员在工作环境中交换经验、增进效率、创造合作和顺畅的企业流程。而「社会交换理论」亦认为人际互动过程等同于社会资源交换的过程，组织成员彼此可从双方的互动中得到应有的报偿，而这些报偿可能为有形或无形的。此外，社会交换为自愿性的交换行为，并无外在的强制性要求受益者回馈，但因付出的一方创造了社会义务，因此受惠的一方亦应有互惠性的回报(Blau，1968)。因此个人将会以理性、互惠与公正的原理，去审视社会交换的报酬与代价。组织成员彼此间的相互咨询，就是一种互动的形态。依照社会交换理论，团队成员间彼此相互咨询程度的差异，将会影响彼此间的社会资源交流程度。亦即当两人之间彼此相互咨询的程度愈高，将可能使此两人在知识资源的交流程度也相对提高；反之，当两人之间彼此相互咨询的程度愈低，将可能造成此两人较不易产生知识资源的交流。准此，本研究推论出第一个假设：假设一：团队成员间，彼此相互咨询程度愈高，知识资源交流程度愈高。Thomas(1998)认为信任通常涉及了期待或相信对方会以一种可预测的方式行动，而不会完全以自我利益为考虑。Nonaka、Toyama&Konno(2000)指出组织成员间分享知识的前提，是要彼此之间充满信任与承诺。Nahapiet&Ghoshal(1998)则指出，信任不仅让个人能够取得并交换智慧资本，并且能够更有效地预期此交换的价值，尤其当面对模糊与不确定的情境时，知识的交换更必须要仰赖社会关系中信任的存在。因此，组织成员彼此间的信任程度的差异，将会影响个体在网络中获取社会资源的程度。亦即两人之间彼此的信任程度愈高，愈易产生知识资源交流行为；反之，两人之间彼此的信任程度愈低，愈不易产生知识资资交流行为。准此，本研究推论出第二个假设：假说二：团队成员间，彼此信任程度愈高，知识资源互动交流愈高。2-4相似／吸引(similarity/attraction)典范以相似／吸引(similarity/attraction)典范的观点认为人口统计变项、态度、价值观及认知的相似性，会提升人际间的吸引与喜欢(Tsui&O’Reilly，1989)。即个体间拥有相似的背景，具有共享的价值观及认知，较容易产生互动，进而促使彼此间资源及信息的交换。Tsai&Ghoshal(1998)亦认为，一个共享的愿景包含了组织内成员的共同目标与期望。当组织成员对彼此如何互动有相同的认知时，即可避免沟通上的误解，而有更多自由交换想法与资源的机会。此外，组织成员所分享的共同目标与利益，可以帮助他们看到资源交换与组合的潜在价值。因此，具有共同愿景的组织成员，较能够成为分享与交换资源的伙伴。准此，本研究推论出第三个假设：假说三：团队成员间，彼此价值观的相似程度愈高，知识资源交流程度愈高。三、研究架构与研究方法3-1研究架构12 根据文献回顾，本研究归纳出一个观念性的架构，如图一。社會網絡對偶互動諮詢網絡專業技能信任網絡信任程度認知網絡價值觀相似性知識資源圖1研究架構圖H1H2H33-2研究对象与数据搜集本研究以国内某研发单位内752位成员为研究对象，由于获得研究对象之协助与配合，因此克服了社会网络分析最困难的具名问卷及关系性资料搜集，为一完整大样本之实证调查报告。研究问卷总共发放752份，回收697份，剔除填答不完整问卷14份，有效问卷计683份，有效回收率达90.82%。样本人口统计变项相关资料如表1所示。表1样本人口统计变项分析表项目类别人数百分比项目类别人数百分比性别男女6622196.93.1婚姻已婚未婚53514878.321.7年龄21-30岁31-40岁41-50岁51-60岁61岁以上158752941342223.111.043.019.63.2职称技士技佐技正技监39366248305.753.636.34.4学历专科大学硕士博士7148431971.021.763.114.2背景军官文官聘雇141105592.016.181.8合　　计6831003-3变量定义与衡量12 本研究参考过去相关理论与实证研究来定义及操作变量，变量的操作性定义与衡量方式如表2所示。表2：变量的操作性定义与衡量研究构念操作性定义衡量题项参考文献咨询网络在专业技能中彼此咨询，所形成的网络。1.您在工作上遭遇困难时，会请教哪些同事。2.处理日常业务上，您常会和哪些同事讨论相关问题。3.您认为贵团队中，哪些同事最具备胜任其工作所应有的专业技能Burt(1984)、Krackhardt&Hansen(1993)、Luoetal.(2003)及本研究自行编修信任网络组织内，成员彼此认定信任，所形成之网络。4.在您的项目团队中，您最信任哪些同事。5.您觉得在贵团队中，哪些同事不会占您便宜，也会为您的利益面子着想。6.您觉得在贵团队中，哪些同事对您是诚实坦白的。认知网络组织内，成员共同目标与价值观的相似程度，所形成之网络。7.在您的项目团队中，哪些同事，与您具有相同的抱负。8.在您的项目团队中，哪些同事，与您具有相同的目标。9.在您的项目团队中，哪些同事，与您的价值观最相近。知识资源拥有网络中其它成员愿意对我分享经验、价值、文字等资源的程度。10.当您接触到一项新技术时，最愿意与哪些同事分享。11.当您获知一项新观念或理论，您最希望与哪些同事分享。12.您最愿意将您的工作经验、技能，与哪些同事分享。Nonaka&Takeuchi(1995)及本研究自行编修3-4网络数据处理过程社会网络量表所获得的数据，为某一群体内所有成员间彼此互评之关系性资料，其主要目的是调查填答者就某一事件与团队内其它成员的关系，如有往来关系者填入1，无往来关系者填入0，透过这些资料的搜集，便可将资料转换为行动者对行动者的矩阵(Actor-by-ActorMatrix)。当群体内有N个成员时，则可制作一个NxN大小的矩阵。例如当某一群体内有A.B.C.D.E五位成员，行动者A针对「您在工作上遭遇困难时，会请教哪些同事」之题项，将B、D填入答案栏中，而未将C、E填入，则A与B、D12 所对应的矩阵方格即为1，而A与C、E所对应的矩阵方格则填入0。所有成员所填答的结果便可形成由0与1所组成的5×5矩阵。社会网络量表之每一题项，即代表一种关系类型亦可形成一个矩阵，而本研究为使社会网络量表所获得的资料能更明确的反应出成员间的关系，因此在问卷设计时，针对使用社会网络量表之每一变量(包含咨询网络、信任网络、认知网络、知识资源等)均设计三个题项，制作成三个矩阵，然后再利用网络分析软件UCINET将三个矩阵加总后求取平均值，做为衡量的指标。因此，本研究圶社会网络量表之题项计有十二题。3-5衡量工具及方法本研究之衡量工具是使用社会网络分析软件UCINET6.0，而分析的方法则是UCINET软件内之MRQAP法(MultipleRegressionQuadraticAssignmentProcedure)。在社会网络中，行动者由于所处角色及地位的不同，与其它行动者存在着某一特定的模式。两个达到完全结构均衡的行动者，拥有在网络中与所有其它行动者完全相同的关系，即此两者与他人的互动模式完全相同，然而这种结构均衡的可能性极为渺茫。因此，社会网络学者广泛地运用QAP(QuadraticAssignmentProcedure)法，测量两个网络矩阵之间的相关性，比较两两矩阵中所有对偶(dyadic)行动者的互动关系，若相似度愈高，则其中的行动者之间拥有较高的结构均衡(吴毓淳，2002)。当以QAP法所得到之p值极小时(<0.05)，代表两个网络的关联并非偶然发生。QAP为分析两个网络矩阵间的相关性，MRQAP(MultipleRegressionQuadraticAssignmentProcedure)则是用来分析数个网络矩阵对一个网络矩阵的相关性，即由某一矩阵为依变项，其它矩阵为自变项，分析其回归模式之解释能力及显著水平(陈荣德，2004)。MRQAP中运用了一种置换法(Permutationapproach)以检验矩阵的数据呈现自动相关(autocorrelated)状况，当回归式中有许多自变量时，可计算各自变项矩阵对依变项矩阵的R2值(Hinds,Carley,Krackhardt,&Wholey,2000)。普通最小平方法(Ordinaryleastsquares,OLS)是一般用来估计回归系数的计算方法，其在检视回归直线是否为最佳配适直线，即回归直线到各样本点之间距离的平方和加总之总和最小，MRQAP的计算程序即以矩阵中N(N-1)个观察数据为基础以OLS计算回归系数Beta，而在计算一次后，会以随机的方式将矩阵中的行与列进行置换(permutation)，置换后再进行一次OLS计算，得出另一个β值，而不断地重复置换及OLS的计算过程后，会得出一个β值的分配，而此分配则会与实际观察的矩阵所获得的β值进行比较，如果少于5%的置换后β值比实际观察的β值大或相等，则我们可以说此β值达到0.05的显著水平(Krackhardt,1993)。由于矩阵中每一行的资料为同一人所填，而每一列的数据代表的是所有人对同一人的认知或态度，故有可能产生自动相关的现象，而必须以大量的随机置换来检验所得到的Beta值是否达显著水平(Tsai&Ghoshal,1998)。12 MRQAP法是一种对一个或多个独立网络矩阵作非参数的统计算数相依回归矩阵(Tsai&Ghoshal,1998)，所分析的单位两两成员间对偶的互动关系。因此，本研究将采用MRQAP法来分析社会网络中两者间的互动程度，是否会影响此两者在社会资本的交流程度。而衡量的数值主要是经由社会网络量表所获得之关系矩阵，透过网络分析软件UCINET运算获得四、结果与讨论表三为咨询网络、信任网络及认知网络对知识资源的MRQAP回归分析，其中模式一咨询网络对知识网络资本之回归系数为0.761，达到0.001的显著水平，调整后R2为0.580，这显示团队成员在咨询网络的互动程度与知识网络资本的交流程度有正向相关，亦即本研究假说一网络成员间，彼此相互咨询程度愈高，知识资源互动程度愈高成立。模式二加入信任网络后，对知识资源的回归系数为0.574，亦达到0.001的显著水平，调整后R2则提高为0.679，这显示团队成员在信任网络的互动程度与知识资源的交流程度有正向相关，亦即本研究假说二网络成员间，彼此信任程度愈高，知识资源互动程度愈高成立。模式三再将认知网络加入后，对知识资本的回归系数为0.361，亦达到0.001的显著水平，调整后R2更提高至0.738，这亦显示团队成员在价值观的相似程度与知识资源的交流程度有正向相关，亦即本研究假说三网络成员间，彼此价值观的相似程度愈高，知识资源互动程度愈高成立。表三咨询、信任、认知网络对知识资源之MRQAP回归分析模式一模式二模式三咨询网络0.761＊＊＊0.302＊＊＊0.190＊＊＊信任网络0.574＊＊＊0.369＊＊＊认知网络0.361＊＊＊R20.5800.6980.738调整后R20.5800.6980.738N=564752＊p<0.05＊＊p<0.01＊＊＊p<0.001五、结论与建议5-1研究结论12 从社会交换论的角度，个人会以理性、互惠与公正的原理，去审视社会交换的报酬与代价。因此，组织成员彼此间相互咨询及相互信任的差异程度，将会影响个体在网络中获取社会资源的程度。另外，以相似与吸引典范的观点则认为人口统计变项、态度、价值观及认知的相似性，会提升人际间的吸引与喜欢。即个体间拥有相似的背景，具有共享的价值观及认知，较容易产生互动，进而促使彼此间资源及信息的交换。本研究以MRQAP回归的分析结果亦发现，组织成员在咨询网络、信任网络及认知网络的对偶互动程度，会影响社会资本的交流程度，即个体间在社会网络互动愈密切，对于社会资本的交换便愈频繁。因此，本研究认为，组织若能营造一个良好的沟通环境，鼓励成员间的互动，并塑造成员对组织的向心力及同共的价值观，必能促使成员间社会资本的交流，进而达到创新的目的。5-2研究建议从本研究实证的结果可以发现，团队成员间的互动愈密切，则彼此间的知识资源交流便愈频繁。过去的研究显示，透过知识资源的交流，将有助于个人及组织的知识创新。因此，组织若能营造一个良好的沟通环境，鼓励成员间的互动，并塑造成员对组织的向心力及同共的价值观，必能促使成员间社会资本的交流，进而达到创新的目的。参考文献方世杰、方世荣(2000)，知识管理－观念性架构的建立。商管科技季刊，1卷3期，355-374页。任庆宗(2003)，集团企业子公司之综效利益与弹性限制－网络观点，国立政治大学企业管理研究所博士论文。吴思华(2000)，策略九说：策略思考的本质，台北：脸谱出版，城邦文化发行。吴毓淳(2002)，谁在八卦？一个社会网络的分析，国立政治大学社会学研究所硕士论文。周丽芳(2002)，「华人组织中的关系与社会网络」，本土心理学研究，18期，175-228。林晋宽(1995)，「以资源基础理论探讨策略联盟之管理机制」，明志工专学报，27期，131-143。张火灿、刘淑宁(2002)，「从社会网络理论探讨员工知识分享」，人力资源管理学报，2卷2期，101-113。张吉成、周谈辉(2004)，知识管理与创新，台北：全华科技图书。陈荣德(2004)，组织内部社会网络的形成与影响：社会资本观点，国立中山大学人力资源管理研究所博士论文。Davenport,T.&L.Prusak(1998),WorkingKnowledge,Boston,MA:HarvardBusinessSchool.DeLong,D.W.&Fahey,L.(2000),DiagnosingCulturalBarrierstoKnowledgeManagement,TheAcademyofManagementExecutive,14(4),113-127.Huseman,R.C.,&Goodman,J.P.(1999),Leadingwithknowledge:thenatureofcompetitioninthe21stcentury.London:SagePolanyi,M.(1967),Thetacitdimension.London:Routledge&KeganPaul.12 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