李梓涵昕，朱桂龍，呂鳳雯，唐 勇

華南理工大學 工商管理學院，廣州510641

1 引言

知識作為重要的無形資產已成為企業(yè)維持和增強競爭優(yōu)勢的關鍵資源［1］，因此企業(yè)能否成功往往取決于能否有效創(chuàng)造和利用知識。員工間知識轉移行為對促進企業(yè)充分利用和發(fā)展其內部知識具有重要影響［2］，然而知識轉移過程中卻存在諸多認知和機制方面的障礙［3］。為克服上述障礙，組織學習和知識管理方面的研究者對知識轉移促進機制進行了大量探索［4-6］。在眾多知識轉移促進機制中，社會資本作為一個重要因素一直受到學者的廣泛關注［7］。社會資本對于知識源與知識接收方之間的知識轉移具有積極地促進作用，但從接收方角度看，知識轉移并未與社會資本研究緊密相連。學者們也嘗試從知識接收方角度研究社會資本在知識轉移中的作用［8-10］，但他們的研究多集中于企業(yè)或部門層面，對于個體層面作用的研究幾乎沒有，尤其是在知識接收方視角下。另外，知識源與知識接收方的對偶關系對于知識轉移也存在影響［2］，如果知識接收方與知識源之間存在密切的關系，而且接收方給予知識源高度的評價，那么知識接收方往往會更加信任知識源，并樂于接受其知識。因此，本研究基于社會資本理論和知識轉移的相關研究，在知識接收方視角下，重點探討社會資本在知識轉移過程中的作用。

2 相關研究評述

2.1 社會資本、關系強度與知識轉移

Nahapiet等［11］將社會資本定義為嵌入于社會關系網絡的個人或者社會群體的實際和潛在資源的總和;邊燕杰等［12］將社會資本看成是人與人之間在信任和合作基礎上形成的社會網絡，并將社會網絡視為一種最重要的人與人之間的關系，是資源配置的一種重要方式。雖然不同的學者對社會資本有不同的定義，但是這些定義存在共同認識，即社會資本屬于通過人與人之間關系表征的資源。已有研究表明社會資本能夠對個人、組織［13］、區(qū)域［14］甚至國家績效產生積極的影響，學者們普遍認為社會資本能夠激勵知識源積極參與知識轉移［15］。上述所提社會資本多為組織層面范疇，而個體層面的社會資本與組織層面社會資本卻存在一定的差異。個體能夠通過他人所無法具備的優(yōu)勢網絡關系獲得各種資源，如一個與同行保持密切關系的個體，工作之中遇到問題時，往往能夠更加便捷的尋求幫助。由于個體層面社會資本對于知識接收方社會關系促進知識轉移具有更強的解釋力，因此本研究采用個體層面社會資本概念，定義為個體能夠通過社會網絡或其他社會結構中的成員獲得利益的能力。

Nahapiet等［11］將社會資本劃分為結構、關系和認知3個維度。結構維度包括整體社會網絡結構，如網絡成員內部連接的密度或者多樣性。這一維度得到社會網絡研究者的重點關注，實際上，研究者們主要通過社會網絡結構測度社會資本［16］。關系維度起源于Granovetter［17］提出的關于關系和結構嵌入的概念，包括社會關系的質量特征，如信任、認同和責任等，強聯結中的信任和情感依賴能夠在同事有困難時促使其提供幫助。結構維度主要表現為社會網絡外部形式，而關系維度則主要為其內部內容，并衍生于外部形式。社會資本的認知維度主要包括語言、共同陳述、成員間的共同價值觀和相似的認知體系。例如，知識社區(qū)成員之間能夠輕易理解彼此的情況并進行思想的溝通，因為他們存在共同的語言和經驗。因此，認知的相似性有利于有效地無偏差溝通，增強組織凝聚力。社會資本的3個維度在知識管理研究領域已得到廣泛應用［18-19］。

在社會資本概念提出之前，學者們就普遍認為關系強度(如對偶關系)能夠影響行為及其產出［17］。關系強度表征了個體或組織之間對偶關系(如情感親密)的強度［20］，對偶關系指組織間一對一的關系，是組織間關系的最簡單、最基本的結構形式［21-22］，本研究中的對偶關系指知識接收方與知識源之間的關系，主要包括雙方之間的關系強度和知識接收方對于知識源專業(yè)知識的感知兩個方面，采用強聯結和弱聯結維度測量關系強度。Granovetter［23］通過互動頻率、情感緊密性、熟識程度和互惠性服務的內容等4個維度將人際關系分為強聯結和弱聯結;Uzzi等［24］認為弱聯結可以傳遞新型異質性信息和知識，而強聯結容易造成信息渠道上的重復和浪費;張首魁等［25］研究證明弱聯結對知識轉移具有影響效應，并認為弱聯結是主體接觸和獲取新知識的有效途徑。所以，由弱聯結組成的網絡關系結構有利于獲取信息，因為弱聯結所聯系的是兩個不同的個體，它們通常擁有異質的信息源［26］。Santarelli等［27］和Zou等［28］認為弱聯結網絡更加優(yōu)越，因為其形成的多樣化網絡增加了可獲取資源和信息的總量，增強了成員的適應性，從而產生更高的績效。如與其他團隊同事的關系能夠提供同一團隊成員中無法提供的新觀點或創(chuàng)意。

然而，在知識轉移中，強聯結表現更加優(yōu)異［29］。不同于簡單的信息共享，知識轉移具有若干動機和認知障礙。王國順等［30］基于知識源與知識接收方之間的強聯結能夠增加信任水平、減少溝通成本，認為強聯結有助于克服障礙?；谙嗷バ湃蔚那疤幔蓡T可能更加愿意陳述自身的知識需求以期獲得幫助。另外，雙方緊密的關系也有助于知識接收方更好地理解知識源知識。已有研究多集中于關系強度方面，很少有人研究不同的對偶關系及其影響作用。為彌補知識轉移方面研究的不足，本研究綜合考慮知識接收方社會資本以及知識接收方與知識源間的對偶關系等兩個方面的因素，研究其對于知識轉移的影響。

2.2 知識接收方社會資本對知識轉移的影響

網絡中心性描述網絡成員處于怎樣的中心位置上，經常用于描述社會網絡的整體結構［31］，因而被普遍用于衡量社會資本結構維度。高網絡中心性的個體與網絡中眾多成員存在積極地互動，并能夠提供廣泛的必要知識［32］。此外，通過與眾多網絡成員的互動，知識接收方能夠很好地完善溝通技巧，從而促使其從不同視角更加高效地理解其他機構的知識。因此，知識接收方的高網絡中心性能夠促進知識轉移順利完成。

信任則很好地表述了社會資本的關系維度［33］，為了進行知識轉移，知識接收方必須向知識源闡明自身的不足。同事間一般水平的信任通過幫助知識接收方克服風險促進知識轉移［34］，同事間的信任包括對其專業(yè)知識的信任及其信譽。如果信任缺失，同事將無法知道成員的知識源，進而會減少組織成員從企業(yè)內部獲取知識的機會。因此，具備信任的知識接收方傾向于接受來自于同事的自身所不熟悉的知識，通過清除與知識源之間不必要的障礙以及減少浪費驗證他人知識方面的時間，知識接收方的信任能夠積極促進知識轉移。

認知維度主要包括共同的語言和陳述，通過建立成員之間相似的認知實現有效溝通和合作［11］。有效溝通有助于知識接收方更好地吸收轉移的知識，如知識社區(qū)成員通過共同的知識和實踐，分享經驗和工作相關的專業(yè)術語。因此，知識接收方能夠在沒有詳細說明的情況下，更便捷地理解所獲得的知識［35］。此外，通過相似認知形成的有效溝通能夠降低產生誤解的風險以及激勵成員之間的相互信任，同時還克服了知識接收方不愿意向他人尋求知識的心理。需要注意的是，上述共同的語言和陳述往往是通過企業(yè)的經驗形成的，因此經驗豐富的資深員工對其有更加透徹的理解。所以，Wasko等［36］運用公司任期代表網絡社區(qū)社會資本的認知維度?；谝陨戏治?，本研究提出假設。

H1a知識接收方網絡中心性與知識轉移正相關;

H1b知識接收方信任水平與知識轉移正相關;

H1c知識接收方公司任期與知識轉移正相關。

2.3 知識源與知識接收方對偶關系對知識轉移的影響

在對偶層面，強聯結更能夠促進知識轉移。雖然弱聯結也能夠提供各類信息，但弱聯結的優(yōu)勢主要體現在當個體層面存在眾多弱聯結組合時。Borgatti等［37］基于信息和知識搜尋將知識源與知識接收方之間的對偶關系劃分為4個部分，即知道誰知道什么、評價其知識的價值、能夠及時獲得他人的想法、了解從他人搜尋信息的成本。

本研究借鑒上述分類方法，將4 類對偶關系簡化為2種類型。上述4 類對偶關系中，前兩類關系(知道誰知道什么和評價其知識價值)主要關注知識接收方對知識源專業(yè)知識的感知，知識接收方知道知識源有多少知識以及是否重視知識源的知識，其對于知識源專業(yè)知識的感知能夠影響接收方對知識的搜尋和采納。例如，如果知識接收方對于知識源的專業(yè)知識缺乏信心，知識接收方將無法接收其知識，也不會允許進行知識轉移。因此，知識接收方對于知識源專業(yè)知識的感知對知識轉移具有影響。對偶關系中的后兩種關系(能夠及時獲取他人的想法和了解從他人搜尋信息的成本)與傳統(tǒng)的關系強度存在相關關系。知識源與知識接收方之間的強對偶關系促進知識源積極參與解決知識接收方所遇到的問題［29，37］，當知識接收方需要幫助時能及時提供幫助［38］。①知識源與知識接收方之間的關系強度不僅能夠促進知識轉移，也能夠降低接收方知識搜尋的感知風險，通過建立互信，確保知識接收方知識缺乏的信息不會被知識源所濫用［39］;②關系強度還能夠使知識源通過自定義的方式向接收方描述其知識，以便接收方清楚地了解知識源的知識;③關系強度還能夠通過減少他們之間的溝通成本，降低知識搜尋的感知成本。因此，知識接收方與知識源之間的關系強度能夠增強知識源知識的可獲得性以及降低知識搜尋的感知成本，從而促進知識轉移更加順利的完成?；谝陨戏治?，本研究提出假設。

H2a知識接收方對于知識源的專業(yè)知識感知與知識轉移正相關;

H2b知識接收方與知識源之間的關系強度與知識轉移正相關。

2.4 接收方社會資本對知識接收方與知識源對偶關系和知識轉移的調節(jié)作用

知識接收方與知識源在個體層面和對偶層面存在各種社會網絡之間的互動效應。首先，知識接收方的社會網絡多樣性能夠強化知識源專業(yè)知識感知對于知識轉移的影響，當知識接收方在多樣化的網絡中具有多個可替代的知識源，那么知識接收方對于知識源專業(yè)知識的感知將成為選擇知識源的關鍵。換句話說，如果知識接收方無法對知識源專業(yè)知識形成感知，那么該知識源可能就無法獲得知識接收方的認可。同樣，當知識接收方在多樣化的網絡中擁有多個知識源時，關系強度將作為知識接收方尋求和接受知識的關鍵影響因素，因為強聯結下知識接收方能夠對知識源產生信任?；谝陨戏治?，本研究提出假設。

H3知識接收方網絡中心性對專業(yè)知識感知與知識轉移的關系起正向調節(jié)作用。

H4知識接收方網絡中心性對關系強度與知識轉移的關系起正向調節(jié)作用。

3 研究方法

3.1 變量測量

為保證測量量表的信度和效度，本研究盡量選取國內外相關研究的成熟量表，并結合實際，進行小規(guī)模預測試以及與被試進行訪談，討論問卷填寫感受和不妥之處，對原始問卷進行兩次修改，并形成最終測量量表，其具體構成如下。

(1)對偶層面變量

對偶層面包括關系強度、專業(yè)知識感知和知識轉移3個變量，采用整體社會網絡結構調查問卷測量關系強度和專業(yè)知識感知［40］，在問卷中詳細列出被試與所在組織每一成員之間的關系。考慮被試的便捷性，網絡結構調查通常使用單一的網絡問題衡量特定的關系［39］。雖然上述測量理論變量的方法受到很多學者的詬病，但遵循適當的程序時，單一網絡結構測量已經被證實是可靠的［41］。本研究采用的網絡結構題項已經得到已有研究的驗證［16，39］，為了減輕被試回答問題的負擔，允許被試跳過從未與之進行互動的成員。選取Borgatti等［37］的題項測量知識源專業(yè)知識感知，即“你覺得這個人擁有多少對你工作有幫助的專業(yè)知識”;借鑒Hansen［42］和Levin等［43］的研究測量關系強度，題項為“私下里，你與這個人有多親近”。

在接收方吸收知識之后，由知識接收方測量知識轉 移。參 考Szulanski［44］和Argote等［45］的研究測量知識轉移，題項為“當你有需要時，這個人積極向你提供他所具有的知識”。

(2)個體層面變量

個體層面變量主要涉及社會資本的結構、關系和認知3個維度。結構維度通過網絡中心性進行量化，計算社會網絡中各節(jié)點的入度和出度，根據網絡規(guī)模對其歸一化處理，以便于不同網絡間網絡中心性的橫向比較;關系維度通過信任進行測量，借鑒McAllister［46］的研究，包括5個題項，即“我能夠與同事暢談我工作中遇到的困難”“如果我與同事分享我工作中的困難，我知道他們會積極回應和關心我”“我能夠與同事坦率的分享我工作中的擔心”“我同事在對待工作方面具有敬業(yè)精神和奉獻精神”“我可以依靠我的同事，減少和克服因粗心大意而造成的困難”;認知維度以公司任期為表征，主要通過“你在這家公司工作多久了?(按月計算)”進行測度［36］。

(3)控制變量

本研究探討接收方視角下的知識轉移，所以以知識源對知識貢獻的自我評價作為對知識源知識轉移影響的控制變量。借鑒Bock等［39］的研究測量控制變量，包括3個題項，即“如果我同事通過電話或者互聯網信息向我求助，我會積極地回復并向他轉移我的知識”“如果我的同事通過E-mail 向我提問，我會積極地回復并向他轉移我的知識”“如果我的同事通過私下拜訪向我提問，我會積極地回復并向他轉移我的知識”。

3.2 數據收集

本研究選擇廣東省6家企業(yè)的7個研發(fā)團隊成員為調研對象，團隊規(guī)模介于18 人～95 人之間，并于2014年4月至5月親赴該6家企業(yè)，并針對其研發(fā)團隊成員進行問卷調查，共發(fā)放372份問卷，回收334份，回收率為89.785%。未回收以及回收但填寫不完整的問卷可能產生抽樣誤差，為了剔除該種誤差對最終研究結果的影響，本研究對回收的問卷數據進行無響應偏差檢驗。檢驗結果表明，上述無響應問卷中唯一有價值的信息就是其職位，而這些信息多為被試填寫問卷之前組織提供。應用卡方檢驗對無響應問卷和響應問卷的職位進行顯著性檢驗，未發(fā)現顯著性差異，χ2= 6．109，p=0．106。因此，在本研究中無響應偏差并不嚴重。剔除存在缺失值的問卷后，共獲得個體層面有效數據327份。

7個研發(fā)團隊共提供了19 222個可能的關系(刪除群體間的關系)，但是知識轉移僅發(fā)生8 526 對。因此，最后的對偶關系樣本個數為8 526。社會網絡調查問卷往往需要相當高的響應率才能夠代表一個網絡的特性，斯坦利·沃瑟曼等［47］將80%作為最低的社會網絡調查響應率。為了達到這一響應率要求，研究者走訪了所有研究對象團隊，對其管理者詳細介紹本研究的方式和意義以及研究的步驟，并就調查應該注意的事項進行詳細解釋。另外，為保證匿名性，所有的問卷均由研究者親自回收。

3.3 分析方法

本研究采用多層線性模型(HLM)分析社會資本以及知識接收方與知識源的對偶關系對于知識轉移的多層次影響［48］，主要經過4個步驟進行檢驗。①沒有自變量的零模型下知識轉移在對偶層面(關系強度和專業(yè)知識感知)、知識源(知識貢獻)、知識接收方(網絡中心性、信任和公司任期)三方面的方差估計，驗證每一層面是否存在顯著性差異;②加入控制變量剔除與本研究無關的效應，如團隊層面的特征;③將對偶層面截距估計值作為因變量，用知識接收方社會資本(網絡中心性、信任和公司任期)對其進行回歸，以驗證個體層面的知識轉移;④采用均值化處理后的知識轉移程度對知識源專業(yè)知識感知和關系強度進行回歸，驗證對偶層面的知識轉移。均值中心化處理能夠有效減少多重共線性，當研究模型具有主效應和交互效應時，往往需要進行均值中心化處理［48］。最后，通過知識源專業(yè)知識感知和關系強度對知識接收方網絡中心性的回歸路徑系數驗證知識接收方網絡中心性對于對偶層面的跨層次調節(jié)效應。

4 研究結果

4.1 描述性統(tǒng)計以及信度和效度檢驗

表1 給出本研究變量的均值、標準差和Pearson 相關系數矩陣。信任、公司任期、知識貢獻、專業(yè)知識感知和關系強度均與知識轉移正相關，自變量間的相關系數均低于0.384，且膨脹因子(VIF)均低于10.000，表明本研究中自變量之間不存在多重共線性問題。

信度檢驗在本研究中僅適用于具有多個測量題項的信任和知識貢獻變量，信任的α 系數為0．875，知識貢獻的α 系數為0.902，均大于信度的最低理論值0.700。

本研究進行內容效率、聚合效度和區(qū)分效度3 類效度的檢驗。在內容效度方面，大部分的測量題項都是借鑒成熟量表且通過知識管理方面專家審查，并對兩個研發(fā)團隊進行預測試，修改和調整測量題項的表達方式，保證了問卷的內容效度。通過主成分分析法和方差最大化正交旋轉因子分析驗證聚合效度和區(qū)分效度，驗證結果表2。在聚合效度方面，信任的5個題項和知識貢獻的3個題項都顯示了顯著的高負載值，信任的負載值介于0.635 ～0.763 之間，知識貢獻的負載值介于0.689 ～0.781 之間，表明信任和知識貢獻量表均具有較好的聚合效度。由于網絡中心性是來自于單一網絡的網絡變量，公司任期主要通過被試的實際工作時間測量，故而網絡中心性和公司任期都是單一題項的變量，因此聚合效度檢驗不適用于這兩個變量。在區(qū)分效度方面，通過檢驗測量題項在其他變量中的負載值來驗證，由表2可知，測量題項對于其他變量的負載值處于-0.221～0.392 之間，遠低于其對目標變量的負載值，說明這些變量具有很好的區(qū)分效度。由于關系強度、專業(yè)知識感知和知識轉移等對偶層面變量都僅有一個測量題項，故因子分析、聚合效度和區(qū)分效度對其并不適用。

表1 變量的描述性統(tǒng)計和相關系數矩陣Table 1 Descriptive Statistics and Correlation Coefficient Matrix among Variables

表2 因子分析結果Table 2 Results of Factor Analysis

4.2 假設檢驗

為更好地分析每一個變量對因變量的解釋率以及自變量和控制變量對因變量的相對影響，本研究在檢驗社會資本(網絡中心性、信任、公司任期)和對偶關系對于知識轉移的影響時采用多層線性模型，分4個模型進行操作。①模型1 僅包含控制變量知識貢獻;②模型2 包含控制變量知識貢獻和個體層面變量(網絡中心性、信任和公司任期);③模型3 包含控制變量知識貢獻、個體層面變量(網絡中心性、信任和公司任期)以及對偶層面變量(專業(yè)知識感知和關系強度);④模型4 包含控制變量知識貢獻、個體層面變量(網絡中心性、信任和公司任期)、對偶層面變量(專業(yè)知識感知和關系強度)以及網絡中心性與專業(yè)知識感知和關系強度的交互項。上述4個檢驗模型的回歸分析路徑系數和顯著性水平見表3 。

(1)通過零模型驗證多層次研究模型的基本假設，對偶層面變量對于知識轉移解釋方差率為0.538，剩余的0.440 為知識接收方、0.022 為知識源。且上述三層面的方差均達到顯著性水平，p ＜0．010。將控制變量引入模型1，知識源自我評價的知識貢獻存在顯著影響，β=0．071，p ＜0．010，控制變量對于知識轉移的解釋方差率為0．037。

(2)將個體層面的知識接收方社會資本變量引入模型2。信任對知識轉移存在顯著正向影響，β =0.167，p ＜0．010;比較模型1 與模型2的R2，ΔR2改變顯著，ΔR2=0．019，ΔF=2．351，p ＜0．050。公司任期的影響也達到顯著水平，但與研究假設剛好相反，β =－0.025，p ＜0．010。對于網絡中心性而言，其影響不顯著。因此，H1b得到驗證，H1a和H1c未得到驗證。解釋方差率增加到0.058。

(3)將對偶層面知識接收方對知識源專業(yè)知識感知和關系強度引入模型3。專業(yè)知識感知(β= 0．279，p ＜0．010)和關系強度(β= 0．410，p ＜0．010)對于知識轉移都存在顯著影響;比較模型2 與模型3的R2，ΔR2改變顯著，ΔR2=0．339，ΔF=2．756，p ＜0．010。因 此，H2a和H2b得到驗證。累計方差解釋率達到0.397。

(4)將跨層次交互項引入模型4。知識接收方網絡中心性對專業(yè)知識感知和關系強度具有調節(jié)效應;比較模型3和模型4的R2，ΔR2改變顯著，ΔR2=0.015，ΔF= 6．842，p ＜0．010。因此，H3和H4得到驗證。累計方差解釋率為0.413。

4.3 討論

上述分析結果驗證了5個研究假設，在個體層面，知識接收方社會資本的關系維度(即信任)對于知識轉移具有顯著正向影響，表明在與知識源不存在對偶關系的情況下，知識接收方對于其團隊成員的信任能夠促進知識轉移的順利進行，同事間的信任能夠促進知識源更好地了解知識接收方的知識需求，以便更好地進行知識轉移，即使雙方不存在強烈的對偶關系。

認知維度(即公司任期)對于知識轉移也存在顯著影響，但卻是負向。有學者認為公司任期能夠通過建立同事之間相同認知促進知識轉移，而本研究結果表明，隨著知識接收方任期的增加，并非所有知識接收方都樂于接收外部知識。有學者提出“非此處發(fā)明綜合癥”，認為知識接收方往往因為新知識并非來源于本部門而拒絕接受。從學習動機的角度看，由于其既得利益受到損失或者存在認知缺陷，致使學習動機缺乏，進而致使其對于新知識的虛假接受［44］。另外，由于知識接收方能力的欠缺及其對合作伙伴的優(yōu)越感，也致使其不愿意選擇接受新知識［49］。組織內部激勵機制的不完整、新知識所產生的價值難以辨識以及與組織當下環(huán)境的不匹配等原因，知識接收方將更加傾向于采用慣有行為方式，并對新知識產生抵觸情緒，從而限制知識轉移活動的進行。所以說，新進入組織的成員樂于接受來自于同事的知識，但是隨著時間的推移，這些知識將逐漸成為其慣有知識，新員工也將越來越依賴于已經完成學習過程并轉化為其自身的知識。

表3 多層線性模型分析結果Table 3 Analysis Results of Hierarchical Linear Modeling

結構維度(即網絡中心性)對于知識轉移的影響并不顯著。Hansen［42］認為，弱聯結的多樣化網絡更加利于知識搜索，而強聯結的網絡利于知識的轉移。因此，網絡中心性可能對于知識轉移不存在顯著的影響。相反，網絡中心性對于對偶關系具有顯著調節(jié)效應。網絡中心性較高的網絡為知識接收方提供了關于知識源廣闊的選擇空間，增長了知識源專業(yè)知識感知和關系強度的重要性，從而促進知識接收方更加愿意接受知識源知識。換句話說，如果知識接收方網絡中心性較低，那么其知識源專業(yè)知識感知和關系強度的影響將會相當弱，因為知識接收方可能具有替代知識源。因此，個體層面的網絡中心性和對偶層面的關系強度能夠同時促進知識轉移。

5 結論

鑒于社會資本對于知識轉移的重要性，本研究從知識接收方視角入手，深化已有關于社會資本對知識轉移影響的認識和理解，探索社會資本對于對偶層面關系的跨層次影響，以廣東省企業(yè)研發(fā)團隊為樣本，運用多層次分析進行實證檢驗，得出以下結論。①信任水平顯著正向影響知識轉移，公司任期負向影響知識轉移。②知識接收方對知識源專業(yè)知識感知以及知識源與知識接收方間的關系強度對于知識轉移有顯著正向影響。③知識接收方網絡中心性與專業(yè)知識感知的交互項顯著影響知識轉移，具體表現為知識接收方網絡中心性對于專業(yè)知識感知對知識轉移的影響起調節(jié)作用。④知識接收方網絡中心性與知識源和知識接收方間關系強度的匹配顯著影響知識轉移，具體表現為知識接收方網絡中心性與關系強度正向交互影響知識轉移。

(1)不論是較高水平的信任，還是較低水平的公司任期，均有助于知識轉移的進行。相比較而言，知識接收方對于知識源的信任有助于其相互之間的了解，從而促使知識源更好地了解知識接收方的知識需求。因此，具備信任的知識接收方傾向于接受來自于同事的自身所不熟悉的知識，通過清除與知識源之間不必要的障礙以及減少驗證他人知識方面的時間，積極促進知識轉移。公司任期對于知識轉移的影響主要表現在經驗對于知識轉移的作用，而隨著公司任期的增加，知識接收方已經適應了自身的企業(yè)，越來越不愿意接受新知識。這有別于Wasko等［36］的研究結論，他們認為公司任期越長，與其他成員的相似認知越多，更加有助于其接受轉移的知識。

(2)實證結果表明，知識接收方對于知識源專業(yè)知識的感知能夠影響知識接收方知識的搜尋和采納，只有知識接收方對于知識源的專業(yè)知識具備信心，知識接收方才能夠更好地接收其知識，也愿意進行知識轉移。另外，知識源與知識接收方間的強對偶關系有利于促進知識源積極參與解決知識接收方所遇到的問題，并且在知識接收方需要幫助時能夠及時給予幫助。關系強度能夠降低知識接收方知識搜尋的感知風險，使知識源通過自定義的方式向知識接收方描述其知識，以便知識接收方清楚地了解知識源的知識，還能夠通過減少溝通成本降低知識搜尋的感知成本，從而促進知識轉移更加順利的完成。

(3)知識接收方網絡中心性與對偶層面的專業(yè)知識感知和關系強度的匹配有助于促進知識轉移。實證結果表明，知識接收方網絡中心性對于知識接收方專業(yè)知識感知和關系強度具有正向調節(jié)作用。首先，知識接收方社會網絡中心性能夠強化知識接收方專業(yè)知識感知對于知識轉移的影響，當知識接收方在高中心性網絡中具有多個可替代的知識源時，其對于知識源專業(yè)知識的感知將成為選擇知識源的關鍵，如果知識接收方無法對知識源專業(yè)知識形成有效感知，該知識源可能無法獲得知識接收方的認可。同理，當知識接收方在高中心性網絡中擁有多個知識源，關系強度將作為知識接收方尋求和接受知識的關鍵影響因素，因為強聯結下知識接收方能夠對知識源產生信任。

本研究為知識接收方社會資本對于知識轉移的影響提供了必要的實證依據，揭示了知識接收方社會資本影響知識轉移的作用機理，而且有助于啟發(fā)后續(xù)研究者從不同角度分析知識轉移的影響因素。

本研究發(fā)現對于管理學界具有重要的意義。①本研究加深了知識接收方社會資本對知識轉移作用的認識和理解。通過階層線性模型進行的多層次分析不僅驗證了對偶層面和個體層面的直接效應，而且還驗證了社會資本對于對偶關系與知識轉移的多層次調節(jié)效應。此外，知識接收方公司任期的負向效應也暗示著公司任期的加長可能導致知識接收方更加傾向于依賴自身的知識而忽略他人的知識，而不是與同事形成相似的認知，此種負向影響可能受中國強調組織層級結構文化的影響。②本研究基于Borgatti等［16］的研究，探索知識源與知識接收方不同類型的對偶關系。除了關系強度，知識接收方對于知識源專業(yè)知識感知顯著影響對偶層面知識轉移水平，證明了各種類型的關系促進知識轉移。

本研究為管理實踐者提供了有益的指引。①應該培養(yǎng)對偶層面的強聯結和個體層面的多樣化網絡以促進知識轉移，因為這是知識源與知識接收方之間的一種溝通［2］。②應該特別注意員工之間的雙向知識轉移問題，知識接收方公司任期的負向影響表明，員工的公司任期越短，其越能夠積極接受來自于知識源的知識。因此，應該推廣具有豐富經驗的老員工與具有新思想的新員工之間進行雙向的知識轉移。另外，向經驗豐富的老員工提供外部學習的機會，如行業(yè)協(xié)會或者培訓可能能夠預防其被自身知識所禁錮。從長遠看，組織應該形成更加開放的文化氛圍。③在促進員工對偶關系之際，應該做好每一種關系的詳細計劃，為了提高員工對于知識源專業(yè)知識感知，知識源應該經常通過其知識管理系統(tǒng)的內部報告和公司專家目錄向知識接收方提供專業(yè)知識介紹，這不同于促進員工之間的社會關系，應該面向全體員工描述專家研究領域及其專業(yè)水平。

本研究也具有一定的局限性。①本研究通過橫截面分析推導研究結果，盡管研究者在對大量文獻進行研究之后，基于有力的理論基礎，開發(fā)了一個影響研究模型，截面分析結果也僅提供了一種推理，而并非一個完美的因果關系的證明。②本研究對象是廣東省企業(yè)的研發(fā)團隊，因此在研究結果的推廣方面需要持謹慎的態(tài)度，未來的研究可以推廣到其他領域，如制造部門或者不同的地域范圍。③本研究的多層次分析僅局限在對偶層面和個體層面，組織層面和團隊層面的效應可能也存在，但是本研究模型并未包含。

未來研究方向包括以下幾個方面，①縱貫研究能夠更加嚴格地驗證研究變量之間的因果關系，在能夠進行多次重復調查的情況下，縱貫研究法確實值得一試。②研究還可以拓展至研發(fā)部門之外的其他部門以及全國范圍，從而提高其普適性。③在目前的兩層模型中增加組織或者團隊層面變量可能會得到一些有意義的結果。

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