社会网络特征对企业家隐性知识学习的影响研究述评

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1、社会网络特征对企业家隐性知识学习的影响研究述评　　摘要：随着市场竞争加剧，企业家越来越迫切地寻求能力提高的有效途径。正规教育模式已无法满足企业家的需求，而社会网络的学习价值则日益凸显。本文围绕社会网络与隐性知识学习这一主题，分别就社会网络的关系和结构对现有研究文献进行了梳理，总结出社会网络关系和结构特征各自对企业家隐性知识学习的影响，并对遗留的诸多问题进行了深入讨论。　　关键词：社会网络企业家隐性知识学习结构空洞　　一、引言　　新经济时代，市场竞争越来越激励，现实中的中小企业家普遍面临创业难、生存空间狭小、力不从心等问题。企业家的能力提高成为理论界和实践界共同关注的课题。企业家能力提升

2、主要通过隐性知识的学习，但事实证明现有正规教育模式甚至包括MBA教育，已无法满足企业家的需要。在此背景下，企业家的社会网络在企业家知识积累和能力提升过程中的作用开始成为关注焦点。研究显示，企业家59%的时间用于社会网络行为。企业家日常接触的顾问、客户、供应商、竞争者、亲朋好友等各种社会关系都成为企业家的学习来源，企业家可以通过观察和模仿自己网络中成员的经验丰富自己的知识，并获取商业信息。社会网络是企业家隐性知识学习的重要途径，尤其对于缺乏创业经验和经营管理知识的企业家。因此，社会关系网络在学习中的价值吸引了越来越多的研究者的目光。10　　社会网络对学习的作用主要体现在两方面：第一，向网

3、络成员提供新的信息；第二，促进网络成员之间的知识转移。现有研究主要从网络关系和结构两个维度考察社会网络在这两方面对知识学习的影响。笔者沿着这一思路对相关文献进行了梳理和归纳，并对相关遗留问题做了深入讨论。　　二、企业家社会网络的概念　　一般认为，社会网络理论始于上世纪50年代，到了80年代中期，企业家研究的焦点从人口统计特征和心理特质转向企业家行为和社会网络视角。　　社会网络被定义为跨界、跨社会的社会成员之间的相互联结，是一群特定的个人之间的独特的联系。涉及社会网络的有两个关键词语：自我（ego）和结点（alter）。当仅关注网络中的单个中心行动者时，称作“自我（ego）”，“自我”可

4、以是个人，也可以是团队、组织、社区等。与自我联结的称做“结点（alter）”。　　Butler[1]将企业家的社会网络分为个人网络和商业网络。个人网络指创业前和创业过程中的创业网络，这个网络包括律师、银行家、来自政府的成员、家庭成员、亲戚和朋友；商业网络指新企业成立后的创业网络，包括组织和企业家个体维度，除了个人网络的那些成员外，还包括供应商、客户、竞争者和贸易组织等。企业家个人网络、企业家社会网络和企业个人关系网络这些概念基本上可以互换。　　三、社会网络关系特征与企业家隐性知识学习10　　根据研究文献看，网络的关系属性对企业家隐性知识学习的影响有两个：第一，强关系能促进隐性知识转移；

5、第二，弱关系有利于非冗余信息进入[2]。　　1.强联系加速隐性知识向企业家转移　　Granovetter[3]依据互动频率、感情力量、亲密程度和互惠交换程度这四个标准将人们的社会网络联系划分为强联系和弱联系。一般而言，强联系在转移隐性知识方面拥有如下优势：第一，由于网络成员之间拥有更多交流机会，使得所传递信息的模糊性大大降低；第二，频繁的交流能增加彼此信任，从而有利于传播那些细节性的、隐性的知识。　　研究者发现优秀的企业家大多拥有自己的“建议网络”（advicenetwork），利用建议网络辅助决策，而“建议网络”成员大多来自于强联系网络。例如，McGrath[4]通过对美国宾夕法尼亚

6、州匹兹堡地区的20家高新技术小企业的软件经理的“讨论网络”的调查发现，软件经理的讨论网络成员更可能来自于老同学、老同事、经常交流的人，而不可能来自于一些商业网络，如客户、供应商，也不可能来自于一些在会议上结识的人或者有过偶然工作接触的人。　　James[5]发现人们在选择“讨论网络”成员时，一般倾向于从自己已有的网络成员中进行挑选，如果不得不向外界求助专家时，一般倾向于将专家引入自己的网络之中，使之成为“自己人”。　　不过，正如Granovetter所强调的，强联系是在性别、年龄、教育程度、职业身份、收入水平等社会经济特征相似的个体之间发展起来的，通过强联系获得的信息往往重复性非常高，

7、存在大量冗余信息和知识。但问题在于，研究者发现人们向他人寻求帮助时的这种“唯熟悉的人”10的倾向是人们的一种有意识的选择行为。Borgatti和Cross[6]通过剖析人们在使用社会网络进行信息搜寻与学习时选择求助或学习对象的过程，发现人们一般会选择向那些自己已经比较了解其知识与技能，而其知识与技能恰好对解决自己的问题有帮助，并且认为存在较大提供帮助的可能性的人征求意见或者求助，　　这一结论说明，尽管强联系网络的信息和知识存在较大同质性和冗余性