基于社会网络的企业知识共享研究

赵红翠 尹莉媛

(中央财经大学 信息学院，北京100081)

在认识到知识的重要价值后，企业开始重视知识管理，力求通过有效的知识管理来保持企业的竞争优势，从而获取最大的利润。尽管知识共享对企业的重要作用也得到了学术界和企业界的证实，但是知识作为一种不同于资金、人力的特殊资源和资产，如何有效的促进知识共享一直是知识管理者面临的难题。从20世纪90年代以来，社会网络理论(Social Network Theory)由于其实证能力在社会学理论中的独到之处，在美国社会学和管理学界作用突出，逐渐被许多学科所接受应用。然而，仅仅从社会网络特征的角度来分析有关社会网络对企业知识共享影响的研究还是很少的。从社会网络特征的角度来分析其对知识共享的影响，可以帮助我们深入了解组织成员间的相互关系和相互影响程度，从而为组织管理提供有针对性的帮助。因此，从社会网络的角度来研究企业知识共享可以发现更多有关知识共享的真相，从而促进企业绩效和创新能力。

在知识经济时代中，公司的兴衰更多地取决于技术创新能力，这种能力的基础是公司对知识的掌握程度。换句话说，就是公司员工对知识的掌握程度。因此，提高员工的知识水平已经成为企业成功的迫切要求。要达到这个目的，知识共享是至关重要的，知识共享涉及重要信息资产的识别、捕捉、存储、提取和交流。但是，在传统工作环境中人们对知识共享有一种自然抵制。在这种环境中，为确保自身地位而保守的做法是司空见惯的。因此，必须创造一种新的环境，从而培养对知识的不断创造、收集、使用和再使用，并且让员工能够使用、共享、再使用本企业内部的知识，从而创造新的商业价值。而文章的主题是从社会网络属性的角度来研究企业的知识共享，用社会网络分析和实证研究的方法探讨对知识共享有影响的社会网络，发现社会网络如何影响企业的知识共享。

总之，基于社会网络的知识共享有利于企业内部员工之间的交流，利于知识的增值与知识创新，在竞激烈竞争的今天，有利于增强企业的适应力和竞争力。

一、文献综述

社会网络与知识共享的结合研究，主要是选取某一视角，即社会网络属性或社会网络分析，针对某一特定企业进行实际调查，对调查结果进行分析，然后分析社会网络对知识共享的影响，得出具体结论，再上升到理论高度。

通过查阅有关文献可以得出，在社会网络属性和知识共享的研究中，主要的属性有网络联系、网络结构以及社会资本。

首先，根据联系的紧密程度，将网络联系类型分为咨询联系和友谊联系。最近一些学者开始采用互动频率或者情感亲密程度来衡量联系强度。那么，本文也采用这两个指标共同测量联系的强度，其中，互动频率是人与人之间基于各种原因相互进行接触的频率;情感亲密程度是两人之间感情的紧密程度。那么，本文就从咨询网络和友谊网络的互动频率和亲密程度这两个方面来研究网络联结对知识共享的影响。

其次，通过对文献的查阅，可以从网络密度、网络中心性以及结构洞，这三个方面分析网络结构与知识共享的关系。Coleman从社会资本的观点出发，认为网络密度代表的是群体成员彼此关系的平均力量强度。成员互动关系越多的群体，往往交换的资源与信息也越多。换句话说，网络密度是群成员间彼此互动的联系程度，亦即企业成员间人员互动联结的平均程度，正好能解释群体中所形成的社会资本多寡［2］。对网络中心性与知识共享而言，从企业层面的知识共享来看，企业内部社会网络中心性很高，说明该群体的知识共享互动主要集中在少数人身上，整体网络的知识共享效率将大受影响。群体的中心性越高，组织变得集权，互动减少，对知识创新将产生不利影响［3］。同时，群体的集中性越高，群体绩效也越差［4］。对结构洞与知识共享的关系而言，Burt从个体的角度，认为在网络结构中，若有两个个体或群体之间缺少联结，或是缺少互动往来，也就是非重复性关系的存在，就会在网络上形成结构洞。数量极少的“桥”也可能造成资讯的垄断，或因为信息负载过大而造成整个网络结构知识共享的瓶颈［5］，增加企业内部知识共享的风险。

最后，在研究社会资本与知识共享的关系中，学者Nahapiet和Ghoshal于1998年提出的社会资本维度模型具有划时代的意义［6］。他们综合已有文献涉及的结构观点、联系观点、信任观点以及认知观点，提出社会资本应当包括3个维度:结构维度、关系维度和认知维度，并由此建立了清晰的研究框架。

总之，社会网络对知识管理的研究刚刚兴起，社会网络对知识共享的影响研究比较少见，更缺乏系统研究。基于以上认识，本研究以“基于社会网络的企业知识共享机制理论与实证研究”为题，借鉴社会网络在其它学科领域、尤其是管理学、社会学领域成功应用的经验，结合知识共享活动自身的特点，分析社会网络对知识共享的影响，并运用社会网络分析方法对企业的知识共享情况进行实证和案例研究，探讨促进企业知识共享的新途径，以推动知识共享活动中社会网络的相关理论和实践研究。

二、社会网络和知识共享模型研究

(一)模型和假设的提出

基于以上对相关文献的回顾和综述，本文认为，社会网络具有双重属性，它既具有资源属性-社会资本，又具有工具属性-网络联结和网络结构，即本文从网络联系、网络结构和社会资本这三个维度对社会网络进行研究。

具体而言，对作为工具属性之一的网络联结而言，根本本文的研究目的并借鉴魁克哈特等前辈的研究成果，将网络联系的类型划分为咨询联系和友谊联系两类，并在此基础上将企业社会网络的类型界定为咨询网络和友谊网络。对企业知识共享来说，普兰尼最早提出了显性和隐性知识的区分，他认为，隐性知识是个人的，与情境有关并根植于实践，难以形式化及沟通，无法用文字和句子来表达的主观知识;显性知识是可以用文字和数字来表达的客观知识。所以，通过分析咨询网络和友谊网络对显性知识和隐性知识共享的影响来分析网络联系和知识共享之间的关系。那么，本文提出的假设如下:

H1a:咨询联系的互动频率对显性知识的共享具有预测作用。

H1b:咨询联系的亲密程度对显性知识的共享具有预测作用。

H1c:友谊联系的互动频率对显性知识的共享具有预测作用。

H1d:友谊联系的亲密程度对显性知识的共享具有预测作用。

H2a:咨询联系的互动频率对隐性知识的共享具有预测作用。

H2b:咨询联系的亲密程度对隐性知识的共享具有预测作用。

H2c:友谊联系的互动频率对隐性知识的共享具有预测作用。

H2d:友谊联系的亲密程度对隐性知识的共享具有预测作用。

从社会网络结构的视角来研究知识共享强调了知识共享行为的结构性限制，而不是用行动者的内在驱力来解释知识共享行为。一些学者对此进行过一定的分析，其中尤其以“结构洞”理论和“闭合”理论最有成就。通过对文献的查阅，可以从网络密度、网络中心性以及结构洞，这三个方面分析网络结构与知识共享的关系。那么，本文提出的假设如下:

H3:网络密度适中对知识共享有正向影响。

H4:网络中心性适中对知识共享有正向影响。

H5:适当存在结构洞的非闭合社会结构对知识共享有正向影响。

对社会资本来说，本研究将按照 Nahapiet和Ghoshal对社会资本的定义，把社会资本分为结构资本、关系资本和认知资本三个维度。其中，结构维度主要包括社会互动关系，关系维度主要包括信任、互惠标准和身份认同，认知维度主要包括共同愿景和共同语言。另外，MOA理论框架是由Adler＆Kwon提出的，它描述的是影响个体行为的3个因素，动机(Movivation)、机会(Opportunity)、能力(Ability)。而且，此理论框架已经被用于管理学科的多个领域中。具体而言，动机激发了个人的行为意愿;机会代表了驱动行为的环境因素和情境因素;能力代表了与行为相关的个人技能或知识库。由于受到的MOA框架(Movivation-Opportunity-Ability，机会-意愿-能力)的启发，本文以此为理论基础来分析企业内部的社会资本对知识共享的作用。即MOA框架中的知识共享机会、知识共享意愿以及知识共享能力对知识共享有促进作用，而本文通过分析社会资本的三个维度与机会、意愿和能力之间的关系，进而得出社会资本与知识共享的关系。本文提出的假设如下:

H6:企业员工的结构资本越广泛，员工进行知识共享的机会就越多，员工之间的知识共享越容易发生。

H7:企业员工间的信任程度越大，员工进行知识共享的意愿就越大，员工之间的知识共享越容易发生。

H8a:员工之间拥有的共同语言越多，员工进行知识共享的能力就越大，知识共享越容易发生。

H8b:员工之间拥有的共同目标的一致性越大，员工进行知识共享的能力就越大，知识共享越容易发生。

根据前文的分析与推导，本文提出了一系列有关社会网络与企业知识共享的研究假设，汇总如表4-1所示。

表4-1 研究假设汇总表

(二)结果分析

1.网络联结对企业知识共享的影响

本章对社会网络联系与知识共享之间的关系进行实证研究.本文的实证研究采用的是整体社会网络分析方法，就整体社会网络的研究来说，很难进行随机抽样，多数整体社会网络的资料都是通过便利抽样得来的，即属于个案研究。个案研究方法在整体社会网络分析中经常被用到，例如，罗家德教授在其主持的科研项目“社会网络结构如何影响知识管理”中，调查对象是一家位于苏州的台资企业;汉森、蔡文彬等人对企业内部社会网络的研究也选取了一家典型的企业为实证分析对象。本文也选取了一家比较有代表性公司的研究发部门为研究对象，对其进行整体社会网络分析，来验证本文提出的假设。

本文将北京一家IT公司的研发部门作为研究对象进行分析。该研发部门一共有四个项目组，问卷中采用了A、B、C、D作为项目组代码，笔者对研发部门的20名员工每人发放问卷一份，一共发放了20份，回收19份，然后对回收的19份问卷进行筛查，最终的有效问卷数为18份，有效问卷的比率为90%，达到了整体社会网络分析对于有效问卷比例的要求，即超过80%。

收回调查问卷后，本文使用UCINET6对这18份调查问卷进行分析，首先，将收回的问卷用EXCEL表示，生成6个18*18的矩阵，即咨询联系互动频率矩阵、咨询联系亲密程度矩阵、友谊联系互动频率矩阵、友谊联系亲密程度矩阵、显性知识共享矩阵以及隐性知识共享矩阵。然后，将6个矩阵导入到UCINET进行分析。结果如下:

(1)咨询联系与显性知识共享

分析报告如图4.1所示，包括两点，第一点是简单介绍模型的拟合情况。从图可以看出，判定系数和调整的判定系数基本相同，都还可以。这说明，四个自变量可以解释显性知识共享的50.9%。从分析结果可以看出，咨询联系互动频率、咨询联系亲密程度以及友谊联系亲密程度的回归系数具有显著预测意义(Sig=0.00，0.03，0.03，都达到统计学上的一般规定标准，即Sig≤0.05)，而友谊联系互动频率对显性知识共享的影响在统计意义上不显著，不能通过显著性水平检验。这说明，咨询联系互动频率、咨询联系亲密程度以及友谊联系亲密程度与显性知识共享之间的关系是显著的，即在社会网络中，成员间的咨询联系越多，显性知识共享的频率也越高;成员之间的友谊联系程度越亲密，显性知识共享的频率也越高。

图4.1 显性知识共享的回归结果

4.2 隐性知识共享的回归结果

(2)网络联系强度与隐性知识共享

从图4.2可以看出，四个自变量可以解释隐性知识共享的53.2%。其中，咨询联系互动频率、咨询联系亲密程度以及友谊联系互动频率的回归系数具有显著意义，并且友谊联系互动频率最为显著。而咨询联系亲密程度对隐性知识共享的影响在统计意义上不显著，不能通过显著性水平检验。因此，咨询联系互动频率、咨询联系亲密程度以及友谊联系互动频率和隐性知识共享频率之间的关系是显著的，即在社会网络中，成员间的友谊联系越多，隐性知识共享的频率也越高;成员之间的咨询联系程互动频率越高，隐性知识共享的频率也越高。

综上所述，假设1和假设2的大部分子假设都能够成立。

由上可知，对于知识共享来说，咨询联系和友谊联系一样重要，只是针对不同的知识类型而已，即员工之间的咨询联系越强，他们进行显性知识共享就越高;员工之间的友谊联系越强，他们时行隐性知识共享就越高。那么，此次调研的主要发现有以下四点:

①强的咨询联系对显性知识共享具有显著的正向影响;强的友谊联系对隐性知识共享具有显著的正向影响。

②联系的亲密程度越高，显性知识共享的频率也就越高;联系的互动频率越高，隐性知识共享的频率也就越高。

③友谊联系的亲密程度对显性知识的共享具有正向影响，即企业内部成员之间通过友谊联系的亲密程度越高，他们共享显性知识的频率也越高。

④咨询联系的互动频率对隐性知识的共享具有正向影响，即即企业内部成员之间通过咨询联系的互动频率越高，他们共享隐性知识的频率也越高。

总的来说，在对企业内部社会网络联系与知识共享的研究中，咨询联系和友谊联系都应该受到研究者的关注，员工之间的网络联系不同，对知识共享类型的影响也会有所不同。企业管理者应该分情况看待，增加员工之间的互动次数，通过培育员工之间形成较强的咨询联系来促进显性知识共享。多组织一些聚餐活动，接近员工之间的距离，并最终形成较多的友谊联系，来促进隐性知识的共享。

2.网络结构对企业知识共享的影响

本文第四章采用社会网络分析法分析了社会网络联系对知识共享的影响及二者之间的关系，那么，怎样的社会网络结构有利于企业知识共享?那么本章就采用案例分析对该模型进行验证。

本案例分析的主要对象仍然是第四章所提到的IT公司的研发部门，主要利用社会网络分析方法对该部门进行网络结构分析。在第四章的分析中，我们发现，咨询网络和友谊网络对企业知识共享都有一定的影响，那么，本文就对该研发部门的咨询网络进行整体结构分析。结合第三章提出的影响模型，本案例分析的重点是咨询网络的密度、中心性以及小团体的情况，目的是检验该部门的咨询网络和友谊网络是否合理，对知识共享是否有利。

(1)密度与中心性分析

首先，利用UCINET软件对研发部门的咨询网络密度进行了分析，需要指出的是，本文通过调研所获取的咨询网络其初始是一个赋值网络。然而，赋值图密度的测量要复杂一些，本文进行密度分析首先将咨询网络对应的赋值矩阵转化为邻接矩阵，然后对咨询网络的密度进行测量。

结果表明，该研发部门咨询网络的密度值为0.7778，密度比较高。为了进一步测度该部门内部的咨询网络密度情况，笔者还测试了以项目组为单位的咨询网络密度，对部门整体以及项目组的咨询网络密度的数值如表5-1所示。

表5-1 研发部门及项目组的咨询网络密度值

根据上表的数据可以看出，该研发部门的4个项目组中，C和D的咨询网络密度已经达到最大值。换句话说，C和D两个项目组内部成员之间的咨询频率是相当高的，即任何两个员工之间都存在咨询关系。然而相比C和D，A和B项目组的咨询网络密度值并不十分高。结果表明，研发部门的整体网络密度比较大，C和D项目组内部员工之间的咨询联系非常密切，凝聚力较强。另外，由于项目组C和D内部的密度高于整体咨询网络的密度，因而，该咨询网络内部可能会出现小团体和结构洞，从而形成了项目组之间的知识共享机制。

中心性分析采用的是Freeman算法(Freeman＇s Degree Centrality Measures)，分析结果是25%。也就是说，该研发部门的群体中心性并不是很高，这就表明了，虽然该部门的咨询网络密度较大，但是咨询互动并不是仅仅集中在少数人的身上，即该咨询网络并不是一个集权的网络，其结构类似于正式组织结构中所形容的“扁平化”组织，这样的结构不会形成知识垄断，员工之间比较平等，有利于进行知识共享。

(2)小团体分析

本小节采用绘图法分析该研发部门内部的小团体情况。根据罗家德在《社会网分析讲义》中的观点，“通过保留强联系，删去弱联系”，再直接以UCINET中的绘图功能给出网络图，因为这样处理会删去相当数量的线。那么，本文采用罗家德的方法，根据联系的强弱来绘制咨询网络，然后判定小团体。

在本文中，所谓的强联系是指，社会网络中的两个人互选对方则为强联系，否则为弱联系。图中有粗线和细线之分，粗线表示联系最强的情况，即双方都认为彼此咨询的频率可以表示为每天。结果如图5.1所示。

图5.1 咨询网络中出现的小团体

由上图可以看出，咨询网络中存在着3个小团体。小团体1是由项目组C的两名员工(刘夏令、姚威)和D项目组的一名员工(林楼平)组成;小团体2是由项目组B的两名员工(肖秀平、张燕萍)和C项目组的两名员工(范楠楠、苑继亮)组成;小团体3是由项目组A的三名员工(王宏迪、刘娜、冯琦)组成。在这3个小团体中，成员之间都是强联系，表示咨询互动非常频繁，那么他们之间的知识共享频率也很高。

根据第三章提出的模型，社会网络中存在非孤立的小团体有利于知识共享。从目前的分析可以看出，该研发部门一共有3个小团体，并且它们都不是孤立存在。我们可以看出，这些小团体都是彼此相连的，小团体之间出了“桥”。例如，“姚威”和“苑继亮”之间的联系形成了小团体1和2之间的“桥”。两个小团体内部的成员都可以通过他们进行异质信息的共享。此咨询网络中还形成了跨项目组的小团体2，这些都标志着该研发部门知识共享情况比较理想。

本案例对某IT公司研发部门的咨询网络进行了分析。根据第三章提出的模型，本章主要分析了咨询网络和友谊网络的密度、中心性以及小团体情况。分析结果表明，该部门的咨询网络特征是:高密度、低中心性、存在着非孤立的小团体并且有“桥”的连接。这样的社会网络结构应该比较有利于知识共享。笔者在对公司调研时，曾与研发部门的高层管理者进行过尝试访谈，他们也认为该部门知识共享情况比较好。因此，该部门的咨询网络结构比较有利于知识共享。那么，本章的案例分析就支持了第三章提出的网络结构和知识共享之间的模型。

3.社会资本对企业知识共享的影响

本研究将社会资本分为结构资本、关系资本和认知资本三个维度进行研究，将知识共享划分为三个维度，即知识共享动机、知识共享机会以及知识共享能力，那么，下面就分析结构资本、关系资本和认知资本这三个维度与MOA理论框架之间的关系，从而得出结论。

(1)结构资本与知识共享的联系

结构资本主要是指社会网络的整体结构和形态，它主要对企业员工的知识共享机会产生影响。结构资本主要决定了知识共享的机会。本研究认为，引入社会资本解释知识共享的机会，可以客观地揭示作为社会个体的个人，与他人形成的联系以及该个体在社会网络中的位置对其知识共享机会有着重要的影响。也就是说，社会资本的引入能够从人的社会性角度以及知识共享的社会性角度解释知识共享的机会。Wing S.Chow等人的研究认为，人们都处于一定网络结构中，并且这种社会网络结构为其提供接触分享资源的机会。处于这种社会网络结构中的个体更愿意与那些联系密切的个体分享资源和信息。那么，企业员工的结构资本越广泛，员工进行知识共享的机会就越多，员工之间的知识共享越容易发生。

(2)关系资本与知识共享的联系

以往的研究都将信任作为社会资本的核心，并证实了信任与知识共享之间的密切关系，缺乏信任常常是知识管理活动失败的主要原因。然而，当知识主体之间存在着知识共享的机会，彼此之间的知识共享是否还会受到知识共享意愿的影响呢?如果双方没有进行知识共享的意愿，那么，即使有知识共享的机会，知识共享了不会发生，也就是说，知识共享意愿是知识共享的一个前提。已经有研究表明，知识共享的主体只愿意与那些信得过的人共享，主体间的信任感越强烈，产生的互动就越多、越能够了解彼此、分享更多的信息、产生更多的共识。本研究认为，两个个体之间的信任程度越高，知识共享的意愿就越大。相关研究也表明了，信任越多，成员越愿意去分享、交换彼此所拥有的知识、信息与资源。那么，企业员工间的信任程度越大，员工进行知识共享的意愿就越大，员工之间的知识共享越容易发生。

(3)认知资本与知识共享的联系

认知资本关注的也是社会网络存在的质量，尤其强调社会网络成员之间彼此认知的质量，即彼此之间是否到的真正地理解对方。认知资本主要包括员工之间是否拥有共同的经历、共同的语言以及共同的立场和观点等，它主要决定了个体与他人进行知识共享的能力，从而影响知识共享。Nahapiet和Ghoshal(1998)的社会资本理论中，认知资本包括了共同语言和共享愿景。

其中，共同语言是人们进行知识共享的手段，是一个企业专用的而其它企业难于掌握的交流方式。企业员工在长期共同的合作过程中，每个人经过思维方式、价值观念、工作程序的相互磨合，逐步形成企业成员能够迅速理解的、共同的交流方式。总得来说，在有共同语言的群体中，人们能够较容易地从其他人那里获取知识，而在缺乏共同语言的条件下，知识共享将变得困难。另外，共同的愿景可以理解为组织成员的共同目标，是指同一组织中人们共同愿望的景象。共同的愿景可以视为企业的一种捆绑机制，它帮助组织实现知识共享目标和行动的统一，企业成员间的目标越一致，认知社会资本就越大，越有利于企业内部的知识共享。那么，可以得出，员工之间拥有的共同语言越多，员工进行知识共享的能力就越大，知识共享越容易发生;员工之间拥有的共同目标的一致性越大，员工进行知识共享的能力就越大，知识共享越容易发生。

综上所述，社会资本的三个维度构成了一个相互关联的体系，对知识共享机会、知识共享意愿以及知识共享能力产生影响，进而影响知识共享。企业内的员工通过社会交往与他人建立联系，获得知识共享的机会;通过与其他员工发展出的信任关系增加了知识共享的意愿;共同的语言和共同愿景奠定了知识主体进行知识共享的能力基础。总之，不论从社会资本的哪个维度来看，企业中社会资本越多，越有利于企业的知识共享。

三、结论

综上所述，本研究从社会网络的三个维度来分析社会网络对企业知识共享的影响，可以得出，社会资本、网络联结以及网络结构对企业知识共享都具有重要影响。从分析中得出，结构资本决定企业的知识共享机会，关系资本决定企业的知识共享意愿，认知资本决定企业的知识共享能力。对网络联结来说，咨询联系和友谊联系都应该受到研究者的关注，员工之间的网络联系不同，对知识共享类型的影响也会有所不同。企业管理者应该分情况看待，增加员工之间的互动次数，通过培育员工之间形成较强的咨询联系来促进显性知识共享。多组织一些聚餐活动，接近员工之间的距离，并最终形成较多的友谊联系，来促进隐性知识的共享。对网络结构来说，可以从网络密度，网络中心性以及结构洞这三个方面来分析，可以得出，网络密度，网络中心性以及结构洞与企业知识共享之间呈现“倒U”型关系，即只有它们保持一定的度，才有可能促进企业的知识共享。

既然知识共享对于企业来说是那么的重要，那么，企业就应该针对自身的情况采取一定的策略促进知识共享。根据以上所述，本研究认为，可以从以下几个方面着手。首先，可以采取一定的激励措施，即物质激励、精神激励以及环境激励，也就是说，将知识贡献率指标纳入绩效考核体系，将考核结果与薪酬体系和升迁制度挂勾，使员工为了更高的报酬和升职产生强烈的知识共享动机。另外还可以创造一种和谐、团结协作的氛围，那么知识共享就可能成为员工的一种常态行为和习惯，从而促进知识共享行为的产生。其次，打造一个良好的沟通平台，有组织、有目的促进企业的知识共享。即有目的的召开专题研讨会议，组织先进工作者经验交流会以及有针对性的集中培训员工。这样可以扩大员工的社会网络，从而更有利于员工进行知识共享。最后，可以加强企业的信息基础设施建设，如设置企业网络论坛，建立网络知识资料库，构建知识地图，这些都是有利于员工进行显性知识共享。

总之，企业的知识共享的作用越来越重要，企业的管理者应该充分了解、利用并优化它们的社会网络，使其朝着有利于知识共享的方向发展，这对于促进企业内部的知识共享有着重大意义。就目前国内的研究情况而言，由于社会网络分析的兴起比较短，它在知识管理中的应用也不是特别成熟，因此社会网络对企业知识共享影响的相关研究还没有形成系统的研究体系。本研究希望以后的学者能够朝着这个方面进行更加深入的研究，为社会网络在知识管理中应用打下坚实的基础。

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