知识价值链与全过程工程咨询核心能力作用机理研究——基于系统动力学的建模与仿真

周涛 ，王孟钧，唐晓莹，刘柏建，孙武东，王青娥

(1.中南大学 土木工程学院，湖南 长沙 410075；2.林同棪国际工程咨询(中国)有限公司，重庆 401121)

随着全过程工程咨询模式的推广，勘察设计、招标代理、造价咨询、监理咨询等企业逐步向全过程工程咨询转型，但由于工程的多专业集成特点，当前全过程工程咨询服务模式仍面临各业务协同不足、各专业碎片化发展的问题。如何系统提升全过程工程咨询的核心能力成为亟待解决的问题。在知识经济社会，核心能力被看作是企业特有的一套知识与资产的互动体系[1]，知识是核心能力的根本构成要素。全过程工程咨询属于典型的知识密集型活动，知识是重要的资源要素，其价值附着在咨询业务流程中[2−4]，以投资决策咨询+设计咨询业务为例，知识要素流动于项目策划至设计图纸交付的全过程，并在流动过程中实现价值增值，通过知识管理，整合内外资源，提升全过程工程咨询核心能力已成为工程咨询企业获取持续竞争优势的关键。知识价值链是一种重要的知识管理模型，其以企业业务流程为载体，将知识流与价值流关联融合于一体，旨在形成企业的核心能力[5−6]，当前被广泛用于研究企业的核心能力。相关研究主要集中于以下3个方面：一是知识价值链与核心能力的关系研究。刘二亮等[7]以知识价值链和核心竞争力的特征切入点，认为知识价值链有助于核心竞争力的形成并且知识价值链的管理是提升核心竞争力的基础。宋英华[4]认为核心能力是一个动态的知识系统，增强企业核心竞争力是知识价值链管理的内在要求。二是基于知识价值链识别核心竞争力或核心能力构成。姜辉[8]从高新技术企业的知识资源入手，通过挖掘企业的知识竞争力来筛选构成企业核心竞争力的要素，识别出了基于知识价值链的高新技术企业的核心竞争力构成。李宏志等[9]通过构建高校知识价值链模型，从团队成员、团队学术成就、团队资源、团队制度和执行情况以及团队文化5个方面识别出了高校科研团队的核心能力。三是面向核心竞争力的知识价值链模型构建。盛小平[10]将知识价值链分成主要活动与辅助活动，构建了构建面向企业核心能力的知识价值链模型。YU 等[11]基于知识价值链理论提出了一个质量知识价值链模型，以解释质量知识管理如何导致质量改进与创新，并应用Kaplan 和Norton 的平衡计分卡策略图，揭示了质量知识价值链、质量改进与创新与核心竞争力之间的关系。王凯等[12]通过分析PPP项目知识链与业务链的关系、内容及运行，构建了PPP项目全过程咨询知识价值链模型。综合发现，知识价值链与企业核心能力之间具有显著的双向影响，然而，从研究范式来看，当前研究大多是静态的，偏重于定性分析而非实证调查研究，知识价值链对企业核心能力的具体作用机理与路径尚不明确；从研究对象来看，当前多数研究集中于制造业、高校、高新技术企业、医药业等，对于工程咨询行业的关注不够[13−17]。鉴于此，本文聚焦于工程咨询行业的全过程工程咨询模式，在分析知识价值链与全过程工程咨询核心能力的作用关系基础上，运用系统动力学方法，从定性与定量的角度，探究知识价值链对全过程工程咨询核心能力的作用机理，旨在为提升全过程工程咨询的服务水平提供理论依据和参考，研究结果对于推进全过程工程咨询具有一定的实践指导意义。

1 知识价值链与全过程工程咨询核心能力作用关系分析

全过程工程咨询知识价值链是以增强全过程工程咨询核心能力为目标，在市场需求导向下，以全过程工程咨询业务活动为基础，构建而成的知识链与价值链复杂交互的耦合链条。这种耦合关系使全过程工程咨询知识价值链具有以下特征：1) 增值性，知识的增值是全过程工程咨询知识价值链的核心，知识的增值可促使核心能力的提升；2) 循环性，随着各咨询业务的开展，知识和业务不断的进行交融与更新，使知识价值链不断的完善发展；3) 开放性，在知识价值链的循环交互过程中，存在内外部信息的交换、扩散以及共享；4) 集成性，知识价值链通过对知识链与价值链的耦合，集成知识链与价值链的优势使每条链的韧性与耐久性得到提升。

全过程工程咨询业务的服务过程是知识利用和形成的过程，其核心能力体现在知识管理能力、专业技术能力、项目管理能力、信息化能力以及战略规划能力等方面，具有以下特点：1)知识性，全过程工程咨询业务属于智力型服务，服务产品是知识的集合体，核心能力可看作企业特有的知识体系；2) 综合性，全过程工程咨询核心能力是多方面能力的综合；3) 积累性；全过程工程咨询核心能力是在企业发展中逐渐积累产生的，其核心能力不能通过市场资源交易的形式实现突进，必须要通过追溯核心能力形成的机理来揭示核心能力培育的路径。

结合以上对全过程工程咨询知识价值链与核心能力特征的分析，知识价值链与核心能力之间的关系体现在以下3个方面：一是核心能力自身的知识属性；核心能力与知识密不可分，核心能力的本质就是知识[18−19]，具体而言，核心能力的强弱表现为组织中的知识存量以及独特知识存量的存储与运用效率，组织知识的积累和创造最终就表现为组织核心能力的不断培育和增强。二是知识管理活动的能力导向；知识价值链管理的出发点和最终归宿是提高核心能力[20]，即知识管理活动是核心能力形成的有力支撑。三是核心能力形成与知识价值链管理的目标与路径一致性；在知识经济时代，知识就是一种资本，全过程工程咨询企业知识价值来源基础就是知识资本，知识资本由人力资本、结构资本和顾客资本构成，通过知识产品化获取利润，推动企业可持续发展。因此，知识价值增值与核心能力形成其目的是一致的，并且由于核心能力的知识属性，可以认为知识价值和核心能力的基础都是知识资本，知识价值的增值过程伴随着核心能力的提升。

2 知识价值链与全过程工程咨询核心能力作用关系的系统动力学模型构建

系统动力学(System Dynamics,简称“SD”)是揭示系统内部各因素间因果关系、交互作用及动态变化的计算机仿真工具，是研究复杂系统的重要工具，在经济、管理、社会领域有着广泛应用。它以系统结构为研究基础，将系统作为一个具有多重信息的因果反馈机制，基于系统行为与内在机制之间的密切依赖关系，挖掘系统内各因素的动力影响关系[21]。知识价值链与全过程工程咨询核心能力的作用影响是一个复杂系统，包含知识子系统、价值子系统与能力子系统3部分，各部分又包含了许多相关的变量，变量之间作用关系复杂，易受外界环境的影响。因此，本文采用系统动力学方法探究知识价值链对全过程工程咨询核心能力的作用机理。

2.1 系统边界与基本假设

系统边界的合理与否往往决定了系统动力学模型的成败。从结构上看，知识价值链与核心能力之间的作用关系系统包含了知识管理子系统，价值子系统以及核心能力子系统，这3个子系统及其内外部影响因素间的相互作用构成了非线性的耦合关系。本文在分析了各子系统构成要素的基础上建立因果关系模型和系统流图，对知识价值链与全过程工程咨询核心能力的作用机理进行定量仿真和模拟。

由于全过程工程咨询核心能力在形成过程中受到许多因素的影响与作用，本文着眼于探究知识价值链对全过程工程咨询核心能力形成过程的驱动，为确保系统有效运行，做出以下假设。

H1：提供全过程工程咨询服务的企业为应对行业发展和市场竞争，必须通过知识管理来形成核心能力；

H2：企业知识管理水平以及核心能力的形成是一个连续且渐进的过程；

H3：知识管理由知识利用、知识存量、知识共享与转移以及创新来实现；价值由客户资本、人力资本、知识产品化、结构资本的增长来体现；全过程工程咨询核心能力由知识管理能力、专业技术能力、项目管理能力、信息化能力以及战略规划能力构成；

H4：不考虑突发事件、政府或企业决策等非正常情况因素造成的系统崩溃。

2.2 因果关系模型及主要回路分析

因果关系图是系统动力学建模的基础，基于系统边界的设定，结合上文对于知识价值链与全过程工程咨询核心能力作用关系的分析，本文构建了如图1所示的因果关系图。

图1 知识价值链与全过程工程咨询核心能力的因果关系图Fig.1 Causal relationship between knowledge value chain and core competence of whole process engineering consultation

由图1 可知整个系统共有13 条反馈回路，涵盖了知识管理、价值以及核心能力3个子系统，所有回路均为正反馈回路，其中长度超过5 的共有9条。

模型中的大部分回路都包含了企业知识存量和知识管理能力这2个变量，说明企业知识存量和知识管理能力在模型中属于关键变量，是各子系统间作用传递的桥梁。如在“企业知识存量→人力资本→知识管理能力→知识共享与转移→知识创新存量→企业知识存量”回路中，知识存量的增加提升了员工的知识水平，赋能人力资本。由于企业智力资源禀赋的提升，知识管理能力这一依赖于人的活动的能力也随之增强，并作用于知识管理活动之一的知识共享与转移。在知识充分自由流通的条件下，知识创新的水平也得到了增长，产生的创新知识汇入到企业的知识存量中，提高了企业的知识存量。这个回路串联了知识管理活动、能力子系统与价值子系统，使回路中每一个变量在每一个模拟循环中都得到了增强。

因果关系图反映了知识管理、核心能力、价值3个子系统之间的作用关系。可以看出，知识管理子系统是其他2个子系统的源头，同时核心能力子系统中通过知识管理能力反作用于知识管理活动子系统。核心能力与价值子系统之间是一种相互促进的关系，能力子系统能推动知识价值的增值，同时价值子系统也能直接或间接地支撑核心能力的发展。

2.3 系统动力学流图分析

2.3.1 SD图及模型参数

基于因果关系，本文构建了知识价值链与全过程工程咨询核心能力关系流图，如图2所示。模型中变量包含3 个常量、6 个水准变量和6 个速率变量，详见表1。常量包含知识获取量、知识存储和加工水平、企业初始知识量。知识获取量表征了全过程工程咨询企业对知识资源的占有和知识获取能力，它是企业所有知识的根本来源；知识存储和加工水平作为知识利用的重要前置条件，反映了在知识获取之后对知识的整合过程，一定程度上代表企业对知识的利用能力；企业初始知识量代表全过程工程咨询企业知识存量的初始状态，初始知识水平一定程度上反映了企业的初始体量和竞争地位。围绕系统的运行，各子系统均设置了若干水准变量，用于反映子系统整体的状态，速率变量的大小反映水准变量变化的方向和快慢。

图2 知识价值链与全过程工程咨询核心能力作用关系的SD模型Fig.2 SD model of the relationship between knowledge value chain and core competence of whole process engineering consulting

表1 SD变量表Table 1 List of SD variables

2.3.2 SD模型参数方程设计及说明

在多参数和多重反馈机制下，系统的结果主要由内部结果和反馈机制来决定，参数只需设置在一定的范围内即可表现出真实的结果。本文基于全过程工程咨询行业调研结果，结合专家访谈，采用描述性数据赋值的方式，处理难以直接量化的参数。模型中所有水准变量的测算方程均由对相应的速率变量积分所得，其他方程及方程中系数的设置，通过文献借鉴、多家公司的历史数据、专家访谈以及问卷调查的方式获得。模型中的主要参数及方程如表2所示，其中，资金投入占收入的比例以高新技术企业近3年合计发生的研发费总额与3年合计销售收入的占比为参考，取6%。

表2 全过程工程咨询核心能力模型的主要方程Table 2 Main equations of core competence model of whole process engineering consultation

3 模型仿真研究

3.1 模型有效性检验

本文构建的SD 模型中，每一个变量的单位均依靠其定义来设计，通过Vensim PLE 软件对各变量进行了量纲一致性检验，检验结果表明全过程工程咨询核心能力系统及子系统中各变量及方程单位均一致，且各方程均能有效运行，模型具有结构有效性。

3.2 仿真方案及结果分析

运用Vensim PLE 开展仿真模拟，取初始时间(INTIAL TIME)为0，终止时间(FINAL TIME)为50(月)，时间单位为月，步长(TIME STEP)为1月，此外，本模型除企业知识存量外，所有的状态变量均按有无对比的原则，初始值设定为0，模型仿真结果如图3～5所示。

图3 全过程工程咨询核心能力及其速率变量仿真结果Fig.3 Simulation results of core competence and rate variable of whole process engineering consulting

由仿真结果可知：

1) 全过程工程咨询企业知识存量、核心能力以及知识资本均呈现不断增长的趋势，表明全过程工程咨询企业经历一个向上的发展过程，其知识水平得到不断提升，竞争力和获利能力得到增强。

2)从图3(a)中可以看出，全过程工程咨询企业的五大核心能力在初期增长较为缓慢，随后其增长速率不断提升，与知识存量、创新知识存量一同呈现出凹函数的图像性质。而从图5中可以看出知识资本中除了人力资本外，都呈现出凸函数的图像性质，即增长速率逐渐降低。而人力资本由于主要指员工的知识水平和解决问题的业务能力，员工作为知识的重要载体直接与企业知识存量挂钩，因此其增长趋势和企业知识存量一致。这表明在知识的爆炸性增长和激烈的市场环境作用下，核心能力的变化带有非线性指数增长的性质，然而，受客观条件的限制，知识资本并不会随着核心能力等比例增长。

图5 全过程工程咨询价值变量仿真结果Fig.5 Simulation results of engineering consulting value variables in the whole process

3) 图3(b)显示了各个能力形成速率（增长速率）的仿真结果，结果表明，核心能力的增长速率是逐步上升的。且从图3(b)曲线2 可以看出，企业信息化能力在第11 个时间步长之后增长率发生了提高，这是由于企业信息化能力的形成需要大量的资金投入，需要相应的结构资本的支撑，在当企业对信息化建设投入达到某一临界值时，企业信息化能力的建设开始步入正轨，信息化能力得到较快的提升。

4)从图4(a)～4(b)中可以看出，企业知识存量和知识创新总量都呈现凹函数增长趋势，但其对应的速率变量分别都经过2次增长率的提升。通过对相关变量的值进行分析可知，第1次增长是由于企业知识存量的增加使企业的创新能力得到了大的提升，企业知识存量作为创新的基础，其量变最终会引起创新速度的质变。第2次增长是由于企业知识管理能力的增加使知识共享与转移的机制得到了提升，直接促进知识创新的速率。

图4 全过程工程咨询知识与创新存量及速率仿真结果Fig.4 Simulation results of the whole process engineering consulting knowledge and innovation stock and rate

3.3 模型灵敏度分析

在系统动力学中，灵敏度分析是一种常用的有效性检验方法[22]，灵敏度分析通过选取相关参数，改变其数值大小来分析其对模型整体运行结果的影响程度。本文共有知识获取量、知识存储与加工水平和企业初始知识量3个常量，其中，知识获取量、知识存储与加工水平2个变量对于系统的影响是一致的，此处仅选取知识获取量以及企业初始知识量作为影响参数进行灵敏度分析。

1) 知识获取量对各子系统灵敏度分析

知识获取量的初始值为10/月，保持其他参数不变，将知识获取量的值改变为15/月，得到方案1，对应的曲线为Current 1；知识获取量保持初始值为10/月，为方案2，对应的曲线为Current 2；将知识获取量的值改变为5/月，得到方案3，对应的曲线为Current 3，详见表3。

表3 知识获取量灵敏度分析方案Table 3 Sensitivity analysis scheme of knowledge acquisition quantity

由图6(a)～6(e)可知，知识的获取量是企业知识的最根本来源，从灵敏度分析结果可以看出，知识获取量对全过程工程咨询5个核心能力的影响都很大。在初期，知识获取量的变化还不足以引起企业核心能力出现明显差距。随着仿真时间的推进，知识获取量大，初始值越大，其对应核心能力的提升越大，可以看出知识获取量对核心能力存在很强的正向影响关系。同时，不同类型的能力对知识获取量的敏感程度不同，其中专业技术能力受知识获取量影响最大(图6(c))，信息化能力受知识获取量影响最小(图6(c))。

图6 知识获取量对核心能力子系统的影响Fig.6 Impact of knowledge acquisition quantity on core competence system

图6(e)所示为知识管理能力仿真结果，其中方案1,方案2 与方案3 的期末仿真值分别是575，796和969，以初始仿真为基数，方案1 中知识管理能力下降了27.8%，方案3 上升了21.7%；作为比较，信息化能力对应的只下降11.5%和上升6.9%(详见图6(b))，说明不同能力的形成机制不同，对企业知识水平的要求也有高低，例如信息化能力的形成对资金投入的要求比较高，其对企业的知识量要求相比于其他核心能力较低。

从图7(a)～7(d)可以看出，知识获取量的增加不仅使得知识存量、创新量及其对应的速率变量的值增大，而且导致速率变量增长率突增的临界点提前了。这其实就对应企业进行知识管理的先发优势，对知识信息源的占有和获取越多、越快，企业的知识水平发展就能尽早进入快车道，随着时间的推移，知识水平的差距将会变得越来越明显。

图7 知识获取量对知识管理子系统的影响Fig.7 Impact of knowledge acquisition on knowledge management system

图8(a)～8(d)的价值变量仿真结果表明，知识存量的变化导致4 个价值变量出现不同的变化趋势。如图8(b)和8(c)所示，知识资本中依赖于知识存量和创新量的人力资本和知识产品化都产生了大幅度的变动，人力资本由于其知识属性增长得越来越快，知识产品化受限于市场容量，其增长速率与知识存量并不是正比关系，因此增长得越来越慢；而图8(a)中客户资本并不直接受到知识存量的影响，从知识存量到客户资本要经过几个中间变量的缓冲，因此客户资本变化的幅度较小；图8(d)中结构资本虽然受到知识存量的影响，但结构资本更加受到资金投入的影响，因此其变化幅度也不大。

图8 知识获取量对价值的影响Fig.8 Impact of knowledge acquisition on value system

2)企业初始知识量对各子系统的灵敏度分析

企业初始知识量的初始值为20，保持其他参数不变，知识存储与加工水平保持初始值为20，为方案1，对应的曲线为Current1；将企业初始知识量的初始值改变为40，得到方案2，对应的曲线为Current 2；将企业初始知识量的初始值改变为80，得到方案3，对应的曲线为Current 3,详见表4。

表4 企业初始知识量灵敏度分析方案Table 4 Sensitivity analysis scheme of enterprise initial knowledge quantity

从图9(a)～9(e)可以看出,企业初始知识存量的变化并没有引起5个全过程工程咨询核心能力的明显变动，图9(a)和9(b)中专业技术能力和知识管理能力虽然在仿真期后期不同的方案差距开始拉大，但是相对于初始方案来说变化幅度还是很小。由此可知，企业初始知识存量的成倍增长只使得核心能力产生微小变动，其放大效应并不明显。

图9 企业初始知识量对核心能力子系统的影响Fig.9 Influence of initial knowledge on core competence system

图10(a)～10(b)表明初始知识量的增加只引起知识积累率和知识存量曲线的平移，没有出现放大效应。图10(c)～10(d)表明初始知识量对知识创新的影响并不明显，初始知识水平高的情况下企业知识创新速率的突增时间有所提前，前期知识积累率与创新率更高，但是随着时间推移，知识创新率不仅没有出现放大效应，而且各方案的知识创新率最终趋于一致。

图10 企业初始知识量对知识管理子系统的影响Fig.10 Impact of initial knowledge on knowledge management system

由图11(b)和11(d)中知识资本中的客户资本和结构资本的曲线变化可知，在初期和中期3个方案之间虽然能表现出一定差距，但是随着时间的推移，不同方案之间的差距开始逐渐变小，在仿真期后期不同方案之间的差距已经难以辨别。从模拟结果可以看出，企业初始知识水平的虽然分别增加了100%和300%，但是对能力体系、价值体系的影响都十分有限。

图11 企业初始知识量对价值子系统的影响Fig.11 Impact of initial knowledge on value system

通过以上对知识获取量和企业初始知识存量的灵敏度分析中可以得出，对核心能力和价值影响最大的是知识获取量。企业初始知识存量虽然在初期对能力和价值创造有一定影响，但由图9(a)～9(e)、图10(a)～10(d)可知在仿真后期不同方案能力与价值之间的相对差距越来越小，这意味着如果企业在知识获取途径和数量上不开拓、在知识整合与加工方式上不改进，企业初始知识存量对企业发展的贡献十分有限。因此，知识获取量是整个系统动力学模型中的敏感性因素，知识获取量通过主导企业知识积累率与创新率从而对能力和价值子系统起到支配作用。

4 结论

1) 从知识管理视角研究了知识价值链与全过程工程咨询核心能力之间的作用关系。界定了全过程工程咨询知识价值链、全过程工程咨询核心能力的内涵与特征，从理论层面剖析知识价值链与全过程工程咨询核心能力的关系。

2) 构建了包含知识管理、价值和全过程工程咨询核心能力3个子系统的系统动力学模型，借助系统动力学因果关系图刻画了知识价值链与全过程工程咨询核心能力之间的作用路径研究发现各子系统内及子系统间存在复杂的作用关系，全过程工程咨询核心能力受到知识管理活动直接和间接的影响，知识存量和知识创新可以直接影响能力的形成，也可以通过知识资本间接地影响能力的培育，其中，知识存量和知识管理能力是作用关系传导路径的2个关键变量，这也充分反映了核心能力的知识属性。

3) 仿真模拟了知识价值链对全过程工程咨询核心能力作用关系，仿真结果表明：在知识价值链的作用下，全过程工程咨询的各项核心能力随时间推移逐渐增长且增长速率逐渐加快，其中知识管理能力的增速最快，信息化能力增速最慢。

4) 模型灵敏度分析结果表明：知识获取量与企业初始知识量对各子系统均有显著正向影响，知识获取量的影响更为显著。在全过程工程咨询核心能力子系统中，专业技术能力与知识管理能力受知识获取量的影响最大；在知识和价值子系统中，客户资本与结构资本对知识获取量和企业初始知识水平的敏感度相对较低。这与企业实际运行有关，客户资本的提升源自全过程工程咨询企业各方面能力的综合作用并易受到市场环境的影响，而结构资本更依赖于资金的投入来进行建设。

5) 提高全过程工程咨询企业核心能力既需要注重知识的存量，也要注重知识资本的建设。若需要依靠知识对企业核心能力和价值创造进行提升，应注重知识的获取与创新，凭借企业原有的知识难以获得企业核心能力上的提升。对于全过程工程咨询这类智力服务型活动来说，知识和能力是其价值创造的依托，更需要在知识获取与创造上狠下功夫，既要促进知识在企业内部的自我增殖，也要拓宽知识来源与渠道，通过知识存量和创新量的增长来促进企业核心能力的培育，并在两者的基础上促进企业的价值创造，强化企业的持续发展能力。