浅析隐性知识转移机制在社会网络中的应用.doc

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1、浅析隐性知识转移机制在社会网络中的应用经济期刊征稿［摘要］结合社会网络的结构特征与知识转移主体的内驱力建立隐性知识转移的概念模型，以IT行业为实证对象，采用结构方程模型(SEM)分析知识转移动机和组织文化环境对网络密度、网络中心性、结构洞和网络规模在隐性知识转移中的调节机制以及知识转移主体吸收能力的中介作用，总结主要研究结论并为企业知识管理实践提出改进建议。［关键词］社会网络，结构特征，知识转移内驱力,隐性知识转移，结构方程模型随着知识经济时代的到来，知识己经取代了原材料等资源成为企业竞争优势的关键，网络规模和知识吸收能力

2、之间关系不成立可能是转移渠道的不健全所导致。网络规模大,网络中知识丰富程度越高,但是企业如果没有建立可以交流知识的平台，即使网络规模很大，网络成员也很难通过一个合适的渠道获得知识，知识吸收能力就无法提高。因此在一个规模大的网络中，建立知识交流的渠道,员工才会获得丰富的知识，提高自身知识存量，缩短彼此知识距离，提高知识吸收能力。1概念模型与假设隐性知识转移不是从社会网络结构特征中简单得出的行为，它的发生受到一些因素的调节，不仅需要社会网络提供一定的客观条件，述需要知识发送者有意愿和动机以及双方有接触的机会和一定的传接能力，缺

3、少任何一个条件都无法进行。本文提出基于社会网络理论的解释变量一一社会网络结构特征以及基于知识转移内驱力的调节变量和中介变量，综合考察隐性知识转移的影响机制:①分析社会网络结构特征对隐性知识转移的影响是否受组织文化环境和知识转移动机的调节;②考察社会网络结构特征是否通过知识吸收能力影响隐性知识转移效果。其中社会网络结构特征包括网络密度、网络中心性、结构洞和网络规模;调节变量为组织文化环境和知识转移动机;中介变量是知识吸收能力。初步概念模型如图1所示：网络密度指社会网络屮的组织成员彼此之间联系的程度。成员之间的接近程度以及联系

4、频繁程度决定了网络密度。知识流动时发现,部门间如果不预先存在一定的联系或关系，知识在部门间的扩散和转移就难以发生。网络密度与知识转移效果之间的关系是通过知识转移动机调节实现的。密度大的网络中成员之间存在频繁的互动，形成一种强关系,成员会过于依赖现有网络中的联系，从而形成同质性网络，即成员观点相似,获得大量重复的信息，这使得成员之间区别度不高。然而,企业内部乂具有竞争性，能够脱颖而出的员工才具有竞争优势,员工必须在网络中显示自己更高的个人成就感、声望来提高在企业中的地位，因此只有员工具备了强烈的知识转移动机，才能更加有效促进

5、隐性知识转移°Scott(1995)等人研究指出，知识型员工之所以选择在组织内相互合作，主耍是源于Maslow需求层次理论中的社会交往、受人尊重和自我实现这三个较高层次的需要。因此假设：H1:在知识转移动机强的情况下，网络密度越大，越有利于隐性知识的转移。同样在网络中，个人的行为是受到他们认为什么是合适的和不合适的彳亍为规范所指导。在一个提倡知识传移的组织中,人们主动转移知识被认为是合乎规范的，当这种组织文化环境存在的时候，紧密的网络就会促进隐性知识的转移。H2:在组织文化环境强的情况下，网络密度越大，越有利于隐性知识的转

6、移。屮心性是网络中指向这个节点以及从这个节点出发的线的数量。一个部门的网络中心性高，说明这个部门可以建立广泛的联系,与其他部门联系的数量也比较多。中心性意味着网络结构赋予的权力和地位。网络中心性高的部门一般都拥有独特的资源或知识优势，并具有较高的声望名誉，被看作是值得信任的。对企业而言，网络中心性高的部门往往是高层管理部门，它们之间也同样存在竞争，网络中心度高的部门要想保持口己的高层地位和竞争优势，就必须维持并显露它们在网络中的声望和优势地位，在知识转移过程屮表现良好,由此来证明并显示自己实力，累积并巩固自己在网络中的良好

7、声望。因此假设：H3:在知识转移动机强的情况下，网络中心性越高,越有利于隐性知识的转移。网络中心性与知识转移效果之间的正向关系也受到组织文化环境的调节。如果没有组织文化环境的调节作用，网络中心性高的部门不会选择把自己的知识转移到其他部门,因为这种行为得不到大家的认可。H4:在组织文化环境强的情况下，网络中心性越高,越有利于隐性知识的转移。根据Burr的观点，占据结构洞位置的部门具有控制优势和信息优势,可以产生信息收益。在企业中，各部门间不一定充分连接，但是占据结构洞位置的部门可以将其他部门联系起来，这样除了本部门的重叠信息

8、外，还可以接触到其他部门的异质知识，增加了自身的知识存量,就有机会吸收更多的思想和有价值的知识，有利于知识吸收能力的提高。徐继军(2007)在研究中也证明了能充分利用网络中的结构空洞的个人可以从丰富的信息源中吸收更多知识。因此假设：H5:占据结构洞位置可以提高知识吸收能力。网络规模指社会网络中联系数量的