社会网络视角下ERP项目实施中的知识转移绩效研究

徐蔼积++王向前

【摘 要】为了找出影响ERP（Enterprise Resource Planning）项目实施中知识转移绩效的关键因素，提高ERP项目实施的成功率。论文在社会网络视角下，建立ERP项目实施中知识转移绩效模型，并运用SPSS软件和结构方程模型对调研数据进行统计分析及对研究假设进行验证。结果表明，知识的缄默程度与知识转移绩效负相关；除网络规模对吸收能力的影响不显著外，联系强度、网络密度和中心度都通过转移意愿和能力对知识转移绩效产生显著的正向影响。因而，企业在实施ERP时，应和软件供应商保持频繁且密切的联系，以增强双方的知识转移意愿；同时增加双方联系的总量，保持适度的网络规模，以提高知识转移能力，促进知识转移，从而保证ERP项目的顺利实施。

【Abstract】In order to identify the key factor of knowledge transfer performance in ERP project implementation and improve its success rate， the paper establishes knowledge transfer performance model from social network perspective. Then using SPSS software and SEM analyzes the collected data and verifies the hypotheses. The result shows that knowledge ambiguity has negative effect on the knowledge transfer performance. Except network scale has no significant impact on absorptive capacity， contact strength， density and centrality of network generate significant positive effect on the knowledge transfer performance through the willingness and ability. Therefore， enterprises should keep frequent and close contact with software vendors enhance both knowledge transfer intention. Meanwhile， enterprises should increase the amount of contact and maintain the modest scale of network to improve both knowledge transfer ability， ensure the rapid and effective knowledge transfer and smooth implementation of the ERP project.

【關键词】社会网络分析；ERP；知识转移；结构方程模型

【Keywords】SNA；ERP；knowledge transfer；SEM

【中图分类号】F224；F270 【文献标志码】A 【文章编号】1673-1069（2017）03-0105-05

1 引言

随着知识经济时代的到来，面对激烈的市场竞争，越来越多的企业开始利用ERP来整合资源，合理配置人、才、物各种资源，全面管理产、供、销各个环节，来提高企业的资源使用效率，从而提高企业的信息化水平和核心竞争力。然而，ERP项目实施的本质是一个知识转移过程，更是一个系统工程，知识发送者和接收者，只是完成知识转移的必要条件，只有知识转移网络中各成员协同合作，才能保证顺利地完成知识转移[1]。社会网络特性如何影响ERP项目实施中的知识转移绩效？知识发送方和接收方的个体特性与网络特性是如何联系的？这是研究者和企业共同关心的焦点问题。

2 研究假设与模型

2.1 研究假设

2.1.1 知识的特性与知识转移绩效

Reed and DeFilippi认为知识的模糊性产生于要转移的潜在知识的内隐性、专属性和复杂性等特征的同步效应[2]。张玲玲在研究软件企业知识转移绩效的影响因素时，提出知识的依附性、抽象性和系统性与知识转移绩效负相关，而知识的可表达性与知识转移绩效正相关[3]。

尽管知识的模糊性有助于保护知识免遭竞争对手的模仿，但同时也阻碍了知识在组织内和组织间的转移[4]。解释和理解特定的知识及其来源要花费时间，这会影响知识的成功转移，而ERP项目实施中，不管是软件供应商提供的ERP知识，还是实施企业提供的业务流程知识，大多都是复杂的隐性知识，需要边干边学才能获得。论文将知识的广泛、复杂、抽象甚至模糊的特性用缄默程度来概括，提出如下假设：

H1：知识的缄默程度越高，知识转移绩效越差。

2.1.2 知识发送方特性与知识转移绩效

知识发送方的发送意愿决定了所转移知识的质和量，只有发送方拥有较强的发送意愿，知识转移绩效才有可能更好。知识发送方的发送能力主要表现为语言表达能力、沟通交流能力和对知识的编码能力，知识发送方的发送能力越强，就越能清楚地表达所要转移的知识，从而促进知识转移。ERP项目实施中，软件供应商需要向实施企业提供ERP知识，而实施企业又需要向软件供应商提供企业内部的业务流程知识，所以双方的发送意愿和发送能力很大程度上也会影响知识的成功转移，尤其是软件供应商的发送意愿和能力直接影响到知识转移绩效和ERP项目的顺利实施。故论文提出如下假设：

H2：发送方的发送意愿越强，知识转移绩效越好。

H3：发送方的发送能力越高，知识转移绩效越好。

2.1.3 知识接收方特性和知识转移绩效

知识接收方接受意愿的强弱直接关系到对新获得知识的理解和利用程度，所以接受意愿对知识转移有很重要的作用。目前，大多数文献都直接表明吸收能力能促进组织间的知识转移，并且有助于增加各部门之间相互学习的知识量。ERP项目实施中，只有软件供应商充分理解和吸收企业的业务流程知识，同时软件实施企业充分吸收和运用供应商提供的ERP知识，才能保证软件供应商所提供的知识是企业所需要的，提高知识转移绩效。因此知识接收方的接受意愿和吸收能力对知识转移绩效产生至关重要的影响，故论文提出如下假设：

H4：接收方的接受意愿越强，知识转移绩效越好。

H5：接收方的吸收能力越高，知识转移绩效越好。

2.1.4 知识转移双方的网络特性与知识转移绩效

①联系强度与知识转移绩效。强联系能够增强知识发送方的发送意愿和接收方的接受意愿，主要是因为知识转移双方之间频繁且密切的联系有助于建立对彼此的信任，从而减少了投机行为和知识外流的可能性，也降低了成员间的知识保护程度，有效地促使知识流动態转移。作为知识发送方，更愿意给自己信任的人发送知识；而作为知识接收方，更愿意接受自己信任的人发送的知识。故论文提出如下假设：

H6：发送方的联系强度越大，发送意愿就越强，知识转移绩效也就越好。

H7：接收方的联系强度越大，接受意愿就越强，知识转移绩效也就越好。

②网络密度与知识转移绩效。网络密度是指网络中一组行动者间关系的实际数量与最大可能数量之间的比率。当实际的关系数量越接近于网络中的所有可能关系的总量时，网络密度就越大，反之则越小。网络成员之间的接近程度以及联系的频繁程度决定了网络密度。高密度的网络中联系的数量多，从而促进网络内知识资源快速地流动，提高知识转移速度。同时高密度的网络结构更容易产生共享准则、相互信任的关系以及共同的行为模式，有利于增强双方的知识转移意愿，促进组织间的知识共享和转移。论文认为软件供应商和ERP实施企业之间联系的数量越多，知识被顺利转移的概率就越大，双方的知识转移意愿就越强烈，从而越能有效地转移知识。故提出如下假设：

H8：发送方的网络密度越大，发送意愿就越强，知识转移绩效也就越好。

H9：接收方的网络密度越大，接受意愿就越强，知识转移绩效也就越好。

③网络规模与知识转移绩效。网络规模是指网络中各成员间的联系总量，通过促进人们形成跨不同主体进行知识表达的能力来促进知识转移。处于网络中的知识转移主体彼此之间进行合作、交流时，会使用网络成员都熟悉的语言。当网络结构的同质性很强时，网络成员看待问题的方式就会基本相同，这会降低知识转移过程中“编码”和“解码”的难度，从而促进组织间的知识转移。网络规模越大，网络成员之间的联系越多，参与知识转移的主体就会越多，知识转移的频率就会增大，网络规模对知识转移绩效的影响也就更明显。

ERP项目实施中，软件供应商和实施企业之间的联系有直接联系也有间接联系。直接联系包括实施顾问和关键用户及双方项目经理之间的联系，而间接联系主要通过软件咨询公司或行业最佳实践等第三方联系形成。网络中联系的总量越多，将促进软件供应商和实施企业之间建立更为丰富的知识转移渠道，而合作持续时间的增长，则会促进知识转移双方相互了解的程度，有利于形成共享的叙述方式、代码和语言等特殊式启发关系，从而提高双方的知识转移能力。故论文提出如下假设：

H10：发送方的网络规模越大，发送能力就越高，知识转移绩效也就越好。

H11：接收方的网络规模越大，吸收能力就越高，知识转移绩效也就越好。

④网络中心度与知识转移绩效。知识发送方若具有高的网络中心度，则表明它曾与众多网络成员有过紧密的合作关系，这些广泛的合作经历有助于知识发送方与各种类型的知识接收方建立共同知识，也有助于知识发送方积累向不同的接收方发送知识的经验。共同知识的建立和知识转移经验的积累，无疑将提高知识发送方的发送能力，使他们可以采用恰当的方式，帮助接受者理解和吸收知识，并进一步对知识转移绩效产生积极影响。

故论文提出如下假设：

H12：发送方的网络中心度越高，发送能力就越高，知识转移绩效也就越好。

H13：接收方的网络中心度越高，吸收能力就越高，知识转移绩效也就越好。

2.2 研究模型

在研究假设的基础上，基于社会网络视角，从知识的特性、发送方、接收方和知识转移双方的网络特性四个方面，建立了ERP项目实施中知识转移绩效的概念模型，如图1所示。

3 问卷设计和数据收集

3.1 问卷设计

根据ERP项目实施中的知识转移绩效概念模型，从知识本身、知识发送方的发送意愿和能力、知识接收方的接受意愿和吸收能力、知识转移绩效及其二维特性7个方面设置了49个题项。在问卷的设计过程中，为保证本次调查的效度，衡量指标的题项多数是学者已经提出的，新提出的指标也经过了团队中知识管理方向专家的认可，所以效度是基本符合研究要求的。为了发现答题者随意或不认真的问题，论文对部分问项进行反向编码，通过对正反问项的回答信息进行对比，检验被调查者回答问题的真实性。

本次调查问卷采用Likert式5级量表进行测量，“1”代表非常不同意，“2”代表不同意，“3”代表一般，“4”代表同意，“5”代表非常同意。

3.2 数据收集

数据收集直接关系到论文研究结论的可靠性和真实性，是做好实证研究的关键步骤。论文采用纸质问卷和电子问卷相结合的形式，向国内一些ERP软件供应商、软件代理企业和实施企业发放了调查问卷，包括目前国际上有名的软件供应商SAP、Oracle和IBM，国内比较有名的用友、金蝶和神州数码等。作者通过在用友和金蝶公司西安分公司及其代理公司实习，全面深入地跟踪了ERP项目实施的过程。在此期间，请实施顾问、需求分析人员和测试人员填写了调查问卷，也有机会接触软件实施企业的高层管理人员、项目经理和关键用户等，收集到有关ERP实施的数据。SAP、Oracle和IBM的数据主要是通过各企业提供的客户成功案例中获得，从全国各地实施ERP的企业中选择出所需的信息。还有一部分数据是通过ERP项目实施交流群里的成员收集到的，这些成员大多都是从事多年ERP项目实施的专家，所以收集到的数据也比较真实可靠。

4 数据分析和模型的验证

4.1 描述性统计分析

被调查对象中，大多数是关键用户和实施顾问，分别占到24.3%和22.3%，其次是高层管理者和项目经理，分别占到12.6%和9.2%。企业的规模以大型和中型企业为多，分别占到32.0%和27.7%，这可能是因为被调查的企业中实施SAP的比较多，而SAP软件大多数都是针对大中型企业的解决方案。被调查的软件供应商中，SAP和用友的比较多，分别占到26.2%和22.8%，其次是金蝶、Oracle和IBM。

4.2 量表的信度分析

信度是指测验或量表工具所测得结果的稳定性及一致性，量表的信度越大，则其测量标准误差越小[5]。量表的信度分析结果如表1所示。

从表1中可以看出，各题项的因子载荷α系数最小的为0.764，高于0.7的标准，说明量表的内部一致性信度比较理想。潜在变量的组合信度的系数均在0.8以上，表示测量指标间存在较高的内在关联性，模型的内在质量佳，因此各题项全部保留。

4.3 量表的效度分析

效度是指能够测到该测验所欲测心理或行为特质到何种程度，测验结果的正确性。量表的效度分析结果如表2所示。

由表2可以看出，所有變量的KMO值均大于0.7，同时Bartlett球形检验的近似卡方值均达到0.05显著水平，显著性概率值p=0.000<0.05，表明变量间具有共同因素存在，统计数据适合做因子分析。运用探索性因子分析后，发现测量知识缄默程度的题项F5自成一个因子，没有内部一致性，予以删除，其余题项全部保留。

4.4 结构方程模型分析

结构方程模型（Structural Equation Modeling，SEM）是当代行为与社会领域量化研究的重要统计方法，它融合了传统多变量统计分析中的“因素分析”与“线性模型之回归分析”的统计技术，对于各种因果模型可以进行模型辨识、估计与验证[6]。结构方程模型包括测量模型与结构模型。测量模型的矩阵方程式表示如式（1）：

其中，ε与η、ξ及δ无关，而δ与ξ、η及ε也无相关。？撰X与？撰Y为指标变量（X、Y）的因素负荷量，而δ、ε为外显变量的测量误差，ξ与η分别为外衍潜在变量与内衍潜在变量，SEM测量模型中假定：潜在变量与测量误差间不能有共变关系或因果关系路径存在。

结构模型的方程式如下：

εi 为残差值，表示依变量无法被自变量解释的部分，在测量模型中为测量误差，在结构模型中为干扰变因或残差项，表示内衍潜在变量无法被外衍潜在变量及其他内衍潜在变量解释的部分。

论文用结构方程模型AMOS软件对提出的假设和模型进行了验证，初始结构方程模型的拟合指数中，适配度指数GFI、调整后适配度指数AGFI、规准适配指数NFI、简约调整后的规准适配指数PNFI没有达到标准，因此模型需要进一步修正。由于网络规模和吸收能力的路径系数比较小，且C.R.检验统计量的值小于t值1.96，所以删除网络规模对吸收能力影响的路径。误差变量e1和e13，e5和e9之间的修正指标M.I.都比较大，所以增列e1和e13，e5和e9之间的共变关系。修正后的结构方程模型如图2所示，路径分析结果和拟合指数分别如表3和表4所示。

从以表3、表4中可以看出，各变量的标准化路径系数的绝对值都小于0.95，且C.R.值都大于1.96，均达到显著性水平，拟合指数都达到了模型适配标准，表示模型适配度良好，修正因果模型图可以被接受。

5 研究结果与结论

通过对提出的假设运用结构方程模型验证后，论文得出如下的研究结果，如表5所示。

研究结果表明，ERP项目实施中，知识的缄默程度对知识转移绩效产生显著的负向影响，阻碍ERP项目实施中的知识转移；发送方的发送意愿和发送能力，接收方的接受意愿和吸收能力都与知识转移绩效显著正相关；软件供应商和实施企业之间的联系强度、网络密度通过双方的转移意愿对知识转移绩效产生显著的正向影响；网络中心度通过双方的知识转移能力对知识转移绩效产生显著的正向影响；发送方的网络规模越大，发送能力越高，知识转移绩效也越好，但是，接收方的网络规模对吸收能力的影响不显著。

因此，企业在实施ERP时，应重视培训、现场指导等活动，促进隐性知识的转移；应尽可能和软件供应商保持频繁且密切的联系，以增强双方的知识转移意愿，提高知识转移绩效。同时企业应保持适度的网络规模，提高网络中心度，以提高双方的知识转移能力，保证ERP项目实施中的知识快速有效地转移，从而提高ERP项目实施的成功率。

【参考文献】

【1】毛基业，王伟.管理信息系统与企业的不接轨以及调适过程研究[J].管理世界，2012，8（3）：147-160.

【2】Reed， R. and DeFilippi， R. J. Causal Ambiguity， Barrirs to Imitation and Sustainable Competitive Advantage[J]. Academy of Management Review， 1990， 15， 88-102.

【3】张玲玲，汪寿阳.业务流程导向的知识管理——流程与知识、最佳实践的传承途径[M].北京：科学出版社，2010.

【4】Coff， R. Coff， D.and Eastvold，R. The Knowledge Leveraging Paradox：How to Achieve Scale Without Making Knowledge Imitable[J]. Academy of Management Review， 2006，31（2）：1-13.

【5】Ahuja，C. The Duality of Collaboration：Inducements and Opportunities in the Formation of Interfirm Linkages[J]. Strategic Management Journal，2000，21（1）：43-317.

【6】吴明隆.问卷统计分析实务——SPSS操作与应用[M].重庆：重庆大学出版社，2010.