王宇露, 邴紹倩
(上海電機學院 商學院,上海 200245)
學習社區(qū)網(wǎng)絡結構與知識共享效果關系的實證研究
王宇露, 邴紹倩
(上海電機學院 商學院,上海 200245)
借鑒社會網(wǎng)絡分析方法和結構方程建模,從學習社區(qū)的關系嵌入和位置嵌入兩方面來研究學習社區(qū)的社會網(wǎng)絡結構對知識共享的作用機理,收集167份樣本進行實證檢驗發(fā)現(xiàn):學習社區(qū)成員的關系強度越大,知識共享效果越高;學習社區(qū)成員的社區(qū)地位差距越大,知識共享效果越好。
學習社區(qū);網(wǎng)絡結構;知識共享
學習社區(qū)(Learning Communities)或稱為實踐社區(qū)(Community of Practice,CoP),最早是Wenge[1]于1991年提出的概念,它是指企業(yè)里分享知識和情感的非正式團體。在這一團體中,具有類似專業(yè)或興趣的人員建立起廣泛聯(lián)系的網(wǎng)絡,從而能夠在社區(qū)內共享知識。本研究所指的學習社區(qū)是企業(yè)內為了某一學習目的而建立起來的具有一定時間期限的實體組織形式。其本質是一種“雙結點組織”(Double-Knit Organizations),它既具備了非正式組織柔韌性的一面,又能在長期內保持具有典型專業(yè)知識的職能性組織的特性。學習社區(qū)是一種非常重要的非正式學習方式,它融合了合作學習、社會學習、嵌入式學習等學習思想。在中國電信、寶鋼集團等國內大型企業(yè)中,學習社區(qū)以及類似于學習社區(qū)的學習型群體或團隊(如對標學習小組、項目虛擬團隊等)已經(jīng)逐步興起。遺憾的是,部分學習社區(qū)的知識共享效果并不理想,本文試圖從學習社區(qū)的關系嵌入和位置嵌入兩方面來研究學習社區(qū)的社會網(wǎng)絡結構對知識共享效果的作用機理,收集8家企業(yè)167份樣本進行實證檢驗,以期指導我國企業(yè)建立和治理學習社區(qū)的具體工作,提高學習社區(qū)的知識共享效果,提升企業(yè)的創(chuàng)新能力。
學者們對學習社區(qū)知識共享效果影響因素的研究大致基于3種分析范式展開。
(1)基于行為者屬性的分析范式。這一分析范式的核心假設是學習社區(qū)成員的屬性決定了知識共享行為,他們側重研究學習社區(qū)成員的態(tài)度、觀點和能力以及組織的文化、技術等因素對學習績效的影響。
(2)基于行為者間關系的分析范式。這一分析范式的核心假設是學習社區(qū)成員間的關系,學習社區(qū)成員與管理者間關系決定了學習行為,他們研究的主要關系是管理層與員工間的支持和分權。Connelly等[2]認為,如果員工感到了管理層對知識共享的支持和鼓勵,則會極大促進他們進行知識共享。
學習社區(qū)成員間的信任關系。Richard Mc-Dermott提出,當學習社區(qū)的成員間培養(yǎng)了信任和和諧時,他們能感覺到安全,從而去分享思想、結論以及結論背后的原因,甚至是不完全成熟的想法。李穎指出,當組織文化強調知識源共享知識的主觀意愿和復雜知識時,強聯(lián)系比弱聯(lián)系能提供更多的知識共享機會;強聯(lián)系有利于克服復雜知識轉移的困難,從而促進知識共享。Blau,Jarillo指出,如果關系雙方互相信任,那么一方就不會感到需要保護自己以避免他人的機會主義行為,并且相信對方有能力為其提供有價值的知識。Huysman &De Wit的研究發(fā)現(xiàn),員工與關系較好的員工間的知識共享是自愿和無意識的,員工不情愿與關系不怎么好的員工進行知識和經(jīng)驗的共享。
(3)基于網(wǎng)絡理論的分析范式。Karen等認為,由于學習社區(qū)大部分是自愿的群體,并且其成員通常來自地理分散,或不同的部門和業(yè)務單元。社會網(wǎng)絡分析方法非常適合來評價和研究學習社區(qū)。社會網(wǎng)絡分析有助于識別社區(qū)的中心者(Central Connectors)、中介者(Brokers)和邊緣者(Peripheral Players)等角色,從而有助于社區(qū)領導者優(yōu)化網(wǎng)絡關系,提高社區(qū)的有效性。員工在學習社區(qū)網(wǎng)絡中的位置是不一樣的。Wenger使用定性的術語來表示員工參與學習社區(qū)知識共享的程度變化:新進入者(Peripheral)(新進入者被允許有限參與相對復雜的任務和關系);核心參與者(Full)(老的成員逐漸成為社區(qū)的核心成員);邊緣游離者(Marginal)(指參與者保持在社區(qū)的邊緣)。馮博等[3]研究了大學科研團隊成員在團隊中所處的網(wǎng)絡位置與其知識共享行為的關系。通過對9個科研團隊的問卷調查和分析發(fā)現(xiàn),個人在“學習咨詢網(wǎng)絡”的結構位置中心性受到個人在正式組織結構中的職務、科研工作協(xié)作網(wǎng)絡中心性、科研任務相依性的正向影響,以及科研工作負荷性的負向影響。而個人在“友誼關系網(wǎng)絡”的結構位置中心性,則僅受到科研網(wǎng)絡的正向影響,以及科研工作負荷性的負向影響。知識共享行為受到職務、科研協(xié)作網(wǎng)絡、學習咨詢網(wǎng)絡、友誼關系網(wǎng)絡等變量的正向影響,而受到科研工作負荷性的負向影響。
雖然學界在學習社區(qū)知識共享效果的影響因素研究方面取得了較為豐碩的研究成果,但對于學習社區(qū)成員在學習社區(qū)網(wǎng)絡中的地位與知識共享效果間的關系研究尚未發(fā)現(xiàn)。另外,現(xiàn)有學習社區(qū)學習績效的相關研究大多是規(guī)范研究,結合知識管理理論與中國特色背景提出理論模型并進行實證研究的成果較少。
網(wǎng)絡結構主要關心網(wǎng)絡內成員和關系的布局[4]。本文從關系嵌入和位置嵌入兩方面來測量學習社區(qū)的網(wǎng)絡結構。關系嵌入是研究二元關系的結構特征,用關系強度來反映;位置嵌入是分析個體所處的網(wǎng)絡位置對其行為的影響[5],用學習社區(qū)成員在學習社區(qū)中的地位差距來反映。
1.2.1 關系強度對知識共享效果的直接效應模型與假設 社會學學者中,關于嵌入強度與學習績效的效果仍存在爭議,由此形成以Uzzi等人提出的“關系嵌入悖論”(The Paradox of Embeddedness)。關系嵌入悖論指的是:強關系和弱關系都被認為有助于知識獲取。強關系觀認為,行動者之間的社會關系越緊密,越有利于企業(yè)獲取高質量的信息和進行默會知識的轉移。如Uzzi[6]對美國紐約企業(yè)的調查發(fā)現(xiàn),在同行業(yè)中,具有強關系的企業(yè)間更能夠彼此交流知識。而弱關系觀認為,弱關系在社會網(wǎng)絡中沒有聯(lián)結的成員間傳遞獨特的非剩余信息,從而保證了行動者獲得異質性信息的可能性。本文認為,“關系嵌入悖論”存在的主要原因至少有2個:① 雙方研究的“網(wǎng)絡”不同;② 雙方對知識的界定不同。以Granovetter等學者[7]為代表的弱關系觀主要研究的是“社會網(wǎng)絡”嵌入對信息等顯性知識獲取的幫助。Granovetter認為,找工作者更多地通過朋友的朋友等弱關系來找到工作的。而以Uzzi[6]為代表的強關系觀主要研究的是“企業(yè)網(wǎng)絡”嵌入對訣竅、技能等隱性知識獲取和轉移的幫助。由于雙方研究的“網(wǎng)絡”以及對知識的界定不同,從而導致了看似矛盾的“關系嵌入悖論”。然而,正如Talmud等[8]所發(fā)現(xiàn)的,若企業(yè)間存在一般競爭,弱關系是有利的,但如果涉及信任、不確定性、協(xié)同和長期項目,強關系和緊密結合就變得非常重要了。
在企業(yè)內部,Bouty的研究發(fā)現(xiàn),個體之間的熟悉程度、競爭程度和信任程度是影響個體間知識共享的3個關鍵要素。Tiwana的研究結果證實了關系資本對知識共享與整合的顯著正向影響。但McFadyen和Cannella通過實證研究發(fā)現(xiàn),當社會關系的范圍達到一定的程度后,知識交換成本加大、收益減少,員工之間不再愿意進行知識交換;當社會關系的強度達到一定程度后,員工社會關系的擴展會受到限制,更重要的是他們之間可能會因為形成知識同化而減少知識共享與交換行為。
本文認為,在企業(yè)內部的學習社區(qū)中,學習社區(qū)成員間存在長期的信任和協(xié)同;因此,強關系將有助于學習社區(qū)的知識共享。由此,本文提出如下假設:
假設1 員工的社區(qū)關系強度越大,學習社區(qū)的知識共享效果越好。
1.2.2 社區(qū)地位差距對知識共享效果的直接效應模型與假設 在學習社區(qū)中,員工積極參與的意愿受到自我效能感的影響。自我效能(Self-Efficiency)是人們對自身完成某項任務或工作行為的信念,它涉及的不是技能本身,而是對自己能否利用所擁有的技能去完成工作行為的自信程度[9]。自我效能直接影響著人們的思維、動機與行為,個體傾向于回避那些認為自己無法應對的活動和情境,而選擇自己認為力所能及的工作。在這一過程中,自我效能通過影響個體對其能力的認知來為個體確定發(fā)展的方向。Constant和Kiesler發(fā)現(xiàn)自信有能力提供有價值知識的個體更有可能完成工作任務。Cabrera[10]則認為,自我效能可以提高合作意愿,同時也能促進知識共享。Lin[11]的研究中也強調,自信自己的知識共享能夠為組織做出貢獻的員工更有可能表現(xiàn)出對提供知識和獲取知識的積極意愿。
社區(qū)地位差距反映了社區(qū)的權威主導性,社區(qū)地位差距越大,員工的自我效能感會得到正強化,低地位的群體成員會有更強烈的自我效能無助感,而高地位的群體成員會產(chǎn)生更強的自我效能感。此外,社區(qū)地位差距越大,表明員工的知識能力并不在一個層次上。管理層級高的領導的戰(zhàn)略眼光可能得不到管理層級低的員工的認可。技術層級低的員工可能難以理解技術層級高的專家的觀點。由此,本文提出如下假設:
假設2 學習社區(qū)成員的社區(qū)地位差距越大,越不利于知識共享。
對上海某大型電信企業(yè)、某大型鋼鐵企業(yè)、某大型電氣企業(yè)等8家企業(yè)的虛擬學習社區(qū)發(fā)放問卷268份,回收212份,經(jīng)資料過濾程序扣除具遺漏值與答案有明顯規(guī)律者,得到有效樣本167份,有效問卷率為62.4%。在回收的有效問卷中,男女比例為72.5%及27.5%,男性占大多數(shù),這與樣本企業(yè)參與學習社區(qū)員工的男女比例相仿。在年齡方面,26歲以下、26~35歲、36~45歲、46~55歲和55歲以上各占27.5%、35.9%、25.7%、9.0%和1.8%,與樣本企業(yè)參與學習社區(qū)員工的性別比例相當。
2.2.1 社區(qū)關系強度的操作化 在經(jīng)濟社會學中,有很多學者對關系強度進行了定義,如Granovetter[7]基于“時間數(shù)量,情感強度和親密性以及關系的相互服務這些組合”來定義關系強度。Antonio[12]在Granovetter的最初提議基礎上對組織間關系強度進行了操作化。他從以下3方面來反映關系強度:關系的持續(xù)時間,合作的頻率,合作的強度。關系持續(xù)時間越長,合作頻率和合作強度越高,關系的強度越高。綜合前人的研究,本文從關系的情感強度和親密性兩方面來定義學習社區(qū)網(wǎng)絡的關系強度。
2.2.2 社區(qū)地位差距的操作化 社區(qū)地位差距采用社會網(wǎng)絡分析方法中的群體中心度[13]的度量方法,運用近似提名詮釋法[注1]提名詮釋法和提名生成法是社會網(wǎng)絡分析方法進行問卷設計的兩種重要方法。提名詮釋法是針對提名生成法中列出的關系人進一步詢問他們與受訪者間的關系(羅家德,2004)。獲取數(shù)據(jù),然后輸入Ucinet 6.166軟件進行計算,得到最終數(shù)值[14]。
2.2.3 知識共享效果的操作化 在對知識共享效果進行的相關經(jīng)驗研究中,很多學者根據(jù)自己的研究需要,開發(fā)了相應的量表,對知識共享效果加以測量。一些學者將知識共享視作一維:如Connelly等[2]開發(fā)的感知知識共享文化量表包括6個指標,信度系數(shù)為0.85;Lin和Lee的知識共享行為量表包括4個指標,信度系數(shù)為0.84;Chowdhury開發(fā)的復雜知識共享測量量表包括7個指標,信度系數(shù)高達0.92;Sveiby和Simons通過5個題項來測量知識共享。也有學者將知識共享效果視作二維:如Hoof和Ridder按知識的流向將知識共享劃分為知識貢獻(Knowledge Donating)和知識收集(Knowledge Collecting)兩個維度,每個維度都包含4個測量指標;Cho和Lee按知識共享的程度將知識共享效果劃分為共享的范圍(Scope)和共享的多樣性(Diversity)兩個維度。而Bryant[15]從最終目標的實現(xiàn)程度、知識共享滿意度和研發(fā)能力3個維度來考察知識共享效果。本文測量知識共享的具體題項包括:我們在學習社區(qū)中彼此交換經(jīng)驗;我們會對社區(qū)成員貢獻自己掌握的一些信息和資料;通過學習社區(qū),我獲得了一些工作所需的信息和資料;通過學習社區(qū),我獲得了一些工作訣竅。
采用SPSS13.0對回收樣本作克隆巴赫信度Cronbachα測試發(fā)現(xiàn),知識共享分量表的α信度值為0.807,在0.6以上,反映本研究量表的信度較理想。對知識共享分量表的效度分析發(fā)現(xiàn),取樣適當性KMO檢驗的值為0.776,大于0.5,巴特利特Bartlett半球體檢驗小于0.001,支持因素分析。按照特征根大于1的原則和最大方差法正交旋轉進行因素抽取,得到單因素結構,單個因素共解釋了總方差的64.82%,說明該分量表的結構效度較好[注2]囿于篇幅,正交旋轉后的感知實用性分量表的因素載荷矩陣未列出。。
利用Amos7.0進行結構方程建模,并將相應數(shù)據(jù)代入運行后得到模型的主要擬合度指標。模型M為不添加任何可觀察變量相關的原始模型。原始模型的最小卡方/自由度χ2/df=0.701,P=0.691,未達到顯著水準,表示本研究假設模型的共變量矩陣與實證資料的共變量矩陣之間無差異存在。絕對適配測量的擬合優(yōu)度指數(shù)GFI值為0.984,大于0.90的可接受值,顯示假設模型可以接受。近似誤差均方根RMSEA=0.000,顯示本假設模型良好。從增值適配測量來看,規(guī)范擬合指數(shù)NFI=0.975,比較擬合指數(shù)CFI=1.00,大于0.90的可接受值,也顯示假設模型達到理想水平。從簡效適配指標來看,簡約規(guī)范擬合指數(shù)PNFI=0.520,簡約擬合優(yōu)度指數(shù) PGFI=0.575,都大于0.5;因此,模型的簡效擬合度指標可以接受。
從整體而言,所有的絕對適配測量,增值適配測量和簡效適配測量,皆通過所要求的接受值,顯示本假設模型可以接受,也顯示本假設模型是一個比較符合實證資料的模型。模型各觀察變量對應于潛變量的標準化因素負荷如圖1所示。
圖1 學習社區(qū)網(wǎng)絡結構對知識共享的直接效應模型Fig.1 Direct effect model of learning community network structure on knowledge sharing
從圖1可以得到如下假設檢驗結果:員工的社區(qū)關系強度越大,學習社區(qū)的知識共享效果越好,假設1得到證實;學習社區(qū)成員的社區(qū)地位差距越大,越有利于知識共享,假設2未得到證實。
實證結果表明,員工的社區(qū)關系強度對知識共享有顯著的正向影響,回歸系數(shù)為0.14(P<0.05);因此,企業(yè)在在學習社區(qū)的開設、學習過程中組織離線(講座、研討會等)、IT形式(如Go to Meeting、網(wǎng)絡視頻會議、網(wǎng)絡電話等)的交流、互動來增強學習社區(qū)成員間的關系密度,可以為學習社區(qū)成員提供溝通、關系處理的培訓,或有意識安排人際能力較強的員工參與到各學習社區(qū),增進學習社區(qū)成員間的關系強度。
學習社區(qū)成員的社區(qū)地位差距越大,越有利于知識共享。筆者認為,一個可能原因是在大型企業(yè)中,等級制度相對嚴格,管理層級高的領導、技術層級高的專家分別掌握了普通員工難以掌握的公司戰(zhàn)略、技術發(fā)展方向以及技術機密等核心知識。受等級制度與保密制度的約束,在一般場合,管理層級高的領導、技術層級高的專家不敢也不會輕易將這些知識共享出來。
在研究模型上,本研究未考慮學習社區(qū)網(wǎng)絡的結構嵌入對社區(qū)成員學習行為的影響。在社會嵌入理論中,網(wǎng)絡結構可從關系嵌入、位置嵌入和結構嵌入三個維度來解析,本研究考慮了存在關系嵌入和位置嵌入。如果僅分析學習社區(qū)的網(wǎng)絡,結構嵌入仍會對社區(qū)成員間的知識共享和知識創(chuàng)造產(chǎn)生影響;因此,如果需要完善模型的話,至少可將結構嵌入作為調節(jié)變量和控制變量引入。此外,由于研究對象限制,以及研究的針對性,本研究的樣本都來自幾家大型企業(yè),行業(yè)、所有權和組織文化都太局限,必然會影響到研究結果的一般性和適用性。在研究過程中,為了避免企業(yè)數(shù)量過少帶來的樣本缺乏代表性問題,我們在選取樣本時,每家企業(yè)內選取的學習社區(qū)的學習主題都不一樣,這在一定程度上保證了樣本的差異性。當然,希望以后的研究能夠擴大樣本的地域范圍,增強研究結論的一般性和適用性。
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Empirical Study on Relationship Between Network Structure of Learning Community and Knowledge Sharing Performance
WANG Yulu, BING Shaoqian
(Business School,Shanghai Dianji University,Shanghai 200245,China)
By social network analysis and structure equation model,this paper studies the mechanism of how social network structure of learning community acting on knowledge sharing in terms of relationship embeddedness and positional embeddedness.A total of 167samples are collected.The empirical study shows that the more the relationship among learning community members is strong,the better the knowledge sharing performance.Additionally,the more the community-status among members of the learning community is different,the better the knowledge sharing performance.
learning community;network structure;knowledge sharing
F 276.7
A
2095-0020(2011)03-0193-05
2011-04-10
上海市教育委員會科研創(chuàng)新項目資助(09YS482、10YS220);上海電機學院重點學科資助(07XKJ02)
王宇露(1978-),男,副教授,博士,專業(yè)方向為跨國公司、低碳經(jīng)濟,Email:lulu_wyl@126.com