基于SECI框架的企業(yè)知識生成系統(tǒng)動力學(xué)模型

高錫榮　楊娜　萬倩

〔摘要〕基于SECI知識螺旋，構(gòu)建了企業(yè)知識生成“風(fēng)暴眼”模型，并將模型作了系統(tǒng)動力學(xué)表達、訓(xùn)練和模擬。模擬結(jié)果表明，在良好的環(huán)境下，企業(yè)可以有效吸收外部知識并在內(nèi)部進行知識轉(zhuǎn)化循環(huán)，從而產(chǎn)生巨型的知識生成風(fēng)暴。但當(dāng)環(huán)境惡化或者企業(yè)知識存量以及知識轉(zhuǎn)化能力下降時，知識生成風(fēng)暴就會減弱甚至消亡。結(jié)果顯示，創(chuàng)造知識的企業(yè)只有努力提升自己的知識吸收能力和知識轉(zhuǎn)化能力，并防止已有知識的流失，才會走向并保持卓越。

〔關(guān)鍵詞〕企業(yè)；SECI；知識生成；知識風(fēng)暴；系統(tǒng)動力學(xué)模型

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2016.11.002

〔中圖分類號〕F2724〔文獻標(biāo)識碼〕A〔文章編號〕1008-0821（2016）11-0008-08

〔Abstract〕A“storm eye”model for firms knowledge creation was constructed from SECI knowledge spiral，and then its system dynamic expressing，training and simulation was carried out.The simulation results showed that firms could effectively absorb external knowledge and conduct an internal knowledge conversion cycle in a good environment，which would result in a huge knowledge creation storm.However，the knowledge creation storm might weaken or even die out when the environment was deteriorated，or the stock of firms knowledge declined，and or firms knowledge transformation ability dropped.The results implied that a knowledge creation company could be to and maintain excellence only by improving its ability of knowledge absorption and conversion and preventing its knowledge from loss.

〔Key words〕enterprise；SECI；knowledge creation；knowledge storm；system dynamics model

眾所周知，當(dāng)前我國正處于發(fā)展轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時期。發(fā)展轉(zhuǎn)型的真正主體是企業(yè)，而我們的企業(yè)在復(fù)雜紛擾的眾多風(fēng)險與眾多誘惑面前，又該如何抉擇才能最終完成自己的發(fā)展轉(zhuǎn)型呢？正如Nonaka & Takeuchi（1995）所言，影響企業(yè)成功與否的因素眾多，過于眾多的因素往往會使得企業(yè)迷失于其中而不能自拔。在此情形下，這兩位學(xué)者的建議是，知識才是企業(yè)獲取競爭優(yōu)勢的終極資源，知識創(chuàng)造才是決定企業(yè)可否達到卓越（國語“臻于至善”）的首要因素，因而，一個有追求的企業(yè)應(yīng)當(dāng)而且必須去創(chuàng)造知識，并最終成為一個“創(chuàng)造知識的公司”。

問題是，企業(yè)又該如何去創(chuàng)造知識呢？Nonaka & Takeuchi（1995）基于日本企業(yè)創(chuàng)新轉(zhuǎn)型的經(jīng)驗，構(gòu)建了企業(yè)創(chuàng)造知識的SECI框架，論證了企業(yè)通過隱性知識與顯性知識之間的相互轉(zhuǎn)換來創(chuàng)造新知識的原理與機制，為企業(yè)如何創(chuàng)造知識提供了一種概念模式。但是，SECI框架僅僅是一種定性的概念模式，兩位作者對SECI框架的論證主要是通過案例說明的方式，而未能將其轉(zhuǎn)化為可以自行運轉(zhuǎn)的動力學(xué)模型，這無疑是SECI框架的一個短板。

基于上述背景，本文擬借用風(fēng)暴生成原理，將SECI知識螺旋系統(tǒng)重構(gòu)成為一種類似于“風(fēng)暴眼”的知識生成系統(tǒng)動力學(xué)模型，并通過對模型的訓(xùn)練，運用該模型來對企業(yè)的知識生成機理進行動態(tài)模擬。本文的改進有助于將SECI框架從黑箱式的定性概念模式，“白化”為可以窺探內(nèi)部結(jié)構(gòu)并且能夠模擬運轉(zhuǎn)的數(shù)學(xué)模型，從而在更加精妙的層次上闡釋企業(yè)創(chuàng)造知識的機理。

1相關(guān)文獻回顧

對于知識的價值與功用，學(xué)術(shù)界的共識是，知識是企業(yè)最為重要的無形資源，根植并散布于企業(yè)組織體系的方方面面，難以模仿且具有社會復(fù)雜性，因而可以為企業(yè)帶來持續(xù)競爭優(yōu)勢。主流的企業(yè)知識觀認(rèn)為，與所擁有的知識相比，企業(yè)更重要的資源是有效運用其知識的能力，尤為重要的是運用現(xiàn)有知識創(chuàng)造新知識的能力。因而，如何提高企業(yè)的知識創(chuàng)造能力，就成為學(xué)術(shù)界廣為關(guān)注的重要話題。

早期關(guān)于知識創(chuàng)造的研究，更多地關(guān)注知識的源頭和知識的狀態(tài)，但后來更多地是關(guān)注知識創(chuàng)造的條件（Alavi & Leidner，2001）。楊燕、高山行（2011）認(rèn)為驅(qū)動企業(yè)知識創(chuàng)造的條件可分為外部和內(nèi)部兩個方面。章立軍（2006）和張媛媛、張宗益（2009）等人認(rèn)為驅(qū)動創(chuàng)新的外部條件包括基礎(chǔ)設(shè)施水平、市場需求、勞動力素質(zhì)、金融環(huán)境和創(chuàng)業(yè)水平等；胡明勇、周寄中（2001）認(rèn)為政府資助對私人部門技術(shù)創(chuàng)新有一定的影響；張雁、王濤（2012）認(rèn)為制度環(huán)境是創(chuàng)新提升活動的重要基礎(chǔ)，外部制度環(huán)境可以同時作用于外部知識吸收和內(nèi)部知識創(chuàng)造；饒揚德、王學(xué)軍（2006）認(rèn)為創(chuàng)新文化、激勵機制和社會資本等對提高創(chuàng)新能力有重要的影響。汪建成、毛蘊詩（2007）認(rèn)為驅(qū)動創(chuàng)新的內(nèi)部條件包括企業(yè)家精神、有創(chuàng)造性的員工、知識基礎(chǔ)和組織架構(gòu)等；秦世亮（2004）、蔣軍鋒（2008）、牛盼強（2011）等人認(rèn)為，知識基礎(chǔ)影響企業(yè)創(chuàng)新的過程和本質(zhì)，進而對創(chuàng)新體系的構(gòu)建產(chǎn)生影響；韓智慧、李南（2004）認(rèn)為組織戰(zhàn)略、組織結(jié)構(gòu)、知識技術(shù)、組織文化和組織機制影響組織獲取、創(chuàng)造并應(yīng)用知識；郝迎潮（2007）證實工作團隊支持、挑戰(zhàn)性工作和工作資源與知識創(chuàng)造活動之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系；朱春燕等（2010）認(rèn)為組織文化是組織知識管理的推動力，知識支持型和知識共享型的組織文化會對組織中的知識管理具有正面影響；陳建勛等（2010）認(rèn)為，社會互動能夠促進知識的社會化和組合化過程，規(guī)范能夠促進知識的外部化過程，而共同愿景能促進知識的內(nèi)部化過程；王毅、吳貴生（2005）認(rèn)為影子系統(tǒng)和合法系統(tǒng)的相互作用決定著一個企業(yè)的創(chuàng)造性。

近年來，系統(tǒng)動力學(xué)在知識管理研究方面的應(yīng)用日益增多。何曉蘭、王賢裕（2012）將組織的隱性知識管理任務(wù)劃分為3部分，據(jù)此設(shè)計系統(tǒng)動力學(xué)模型，對各因素之間的邏輯因果及反饋關(guān)系進行模擬分析，提出了提高組織隱性知識管理效率的若干措施；王玉梅、張靖（2009）利用系統(tǒng)動力學(xué)方法分析組織知識創(chuàng)新的內(nèi)部、外部支持子系統(tǒng)，探討組織知識創(chuàng)新的影響因素及其運行機制，得到了可借鑒的結(jié)果；楊剛、薛惠鋒（2009）運用系統(tǒng)動力學(xué)方法分析了高校團隊內(nèi)知識轉(zhuǎn)移的因果關(guān)系，表明能夠較好地擬合實際的團隊內(nèi)知識轉(zhuǎn)移過程，并能為相似的知識轉(zhuǎn)移過程提供有效的決策支持；王秀紅、劉源（2006）建立了主體隱性知識轉(zhuǎn)化的系統(tǒng)動力學(xué)模型，從定量的角度描述了各因素對企業(yè)知識存量的影響；王欣、孫冰（2012）構(gòu)建了企業(yè)內(nèi)部知識轉(zhuǎn)移的系統(tǒng)動力學(xué)模型，對企業(yè)內(nèi)部知識轉(zhuǎn)移進行因果關(guān)系分析，為企業(yè)制定有效的知識轉(zhuǎn)移策略提供理論依據(jù)。

事實上，正如人們所公認(rèn)的那樣，現(xiàn)代社會是一個知識爆炸的社會，新知識正在以越來越快的速度而不斷地誕生著。但現(xiàn)有文獻少有從知識爆炸的角度來系統(tǒng)地考察和勾繪現(xiàn)代社會創(chuàng)造知識的動態(tài)軌跡，而這正是本文所希望探討的課題。

2基于SECI框架的企業(yè)知識生成“風(fēng)暴眼”模型

21SECI知識體系框架

Nonaka & Takeuchi（1995）在其名著《創(chuàng)造知識的公司》一書中認(rèn)為，新知識是通過隱性知識與顯性知識之間的相互轉(zhuǎn)換而創(chuàng)造出來的，并用SECI知識螺旋模型來形象地描述企業(yè)新知識被源源不斷地創(chuàng)造出來的動態(tài)過程。SECI模型的名稱取自上述兩類知識之間的4種轉(zhuǎn)化過程，其中，S系指隱性知識由個人向組織擴散的社會化過程（Socialization）；E系指將隱性知識轉(zhuǎn)化為顯性知識的外部化過程（Externalization）；C系指對一系列顯性知識進行整合的組合化過程（Combination）；I系指將顯性知識再度轉(zhuǎn)化為隱性知識的內(nèi)部化過程（Internalization）。上述4類過程之間前后銜接并彼此關(guān)聯(lián)，構(gòu)成企業(yè)創(chuàng)造新知識的螺旋式循環(huán)（參見圖1）。

22企業(yè)知識生成的“風(fēng)暴眼”模型

對于SECI知識螺旋系統(tǒng)，我們可以借用風(fēng)暴生成的概念，來系統(tǒng)地描述其內(nèi)在運行機理?？疾祜L(fēng)暴的發(fā)育過程，起決定性作用的因素有三：一是巨大的水汽供給源——海水；二是巨大的能量來源——太陽輻射；三是平滑而遼闊的空間舞臺——洋面。類似地，知識的生成過程亦需要三大要素：一是企業(yè)要有足夠大的知識存量；二是企業(yè)要有足夠大的知識轉(zhuǎn)化動力；三是企業(yè)要有足夠?qū)捤?、便于知識轉(zhuǎn)化的環(huán)境空間。據(jù)此，本文構(gòu)建如圖2所示的企業(yè)知識生成的“風(fēng)暴眼”模型。圖2組織新知識生成的“風(fēng)暴眼”模型

圖2中，外圈的4類知識代表了企業(yè)的知識存量，4類知識之間的社會化、外部化、組合化和內(nèi)部化等4種過程代表了企業(yè)的知識轉(zhuǎn)化動力，4類知識、4種過程與新知識之間的平滑連接代表了知識轉(zhuǎn)化的環(huán)境空間。該模型的運轉(zhuǎn)原理是，4類知識之間通過4種過程的相互轉(zhuǎn)化，產(chǎn)生新知識；生成的新知識又回到4類知識之中，參與下一輪的知識轉(zhuǎn)化過程；如此循環(huán)往復(fù)，生成的新知識越來越多，知識存量越來越多，知識轉(zhuǎn)化動力越來越強，最終就形成了超級規(guī)模的新知識風(fēng)暴。此外，圖2中的外部知識庫亦是企業(yè)知識存量的重要來源，并且，隨著新知識風(fēng)暴的不斷加強，外部知識庫中的知識將不斷加速流向企業(yè)。當(dāng)然，在圖2中，如果企業(yè)的知識存量出現(xiàn)劇烈下降，或者企業(yè)的知識轉(zhuǎn)化動力大幅度減弱，或者企業(yè)與外部知識庫的聯(lián)系被中斷，則企業(yè)的新知識生成過程就會發(fā)生逆轉(zhuǎn)并最終趨于停滯。上述分叉過程可以形象地表達為圖3。圖3知識生成過程的演化路徑分叉圖

3企業(yè)知識生成模型的系統(tǒng)動力學(xué)表達

為了對圖2所示的企業(yè)知識生成模型進行模擬，需將圖2轉(zhuǎn)化成為系統(tǒng)動力學(xué)模型。圖4即為企業(yè)知識生成模型的系統(tǒng)動力學(xué)表達。

圖4中，4類知識之間的社會化、外部化、組合化和內(nèi)部化等4種轉(zhuǎn)化過程，分別受到社會化乘子、外部化乘子、組合化乘子和內(nèi)部化乘子的正向促進作用，以及社會化摩擦系數(shù)、外部化摩擦系數(shù)、組合化摩擦系數(shù)和內(nèi)部化摩擦系數(shù)的負(fù)向抑制作用。為了反映組織與環(huán)境之間的知識流動，圖4還設(shè)置了外部知識獲取率、個人內(nèi)隱知識流失率、組織內(nèi)隱知識流失率、組織外顯知識流失率、組織集成圖4企業(yè)知識生成模型的系統(tǒng)動力學(xué)表達

知識流失率等變量。各變量之間的量化關(guān)系參見附錄A。

4企業(yè)知識生成模型的系統(tǒng)動力學(xué)模擬

41模型訓(xùn)練

為校驗圖4企業(yè)知識生成系統(tǒng)動力學(xué)模型的模擬效果，可以選用代表性企業(yè)的真實數(shù)據(jù)對模型進行訓(xùn)練。鑒于商業(yè)秘密和數(shù)據(jù)可獲得性的考慮，可采用國家數(shù)據(jù)作為替代來進行模擬訓(xùn)練。本文擬采用我國2002-2011年間的實際數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型，其中，外部知識存量采用全球?qū)＠暾埩縼泶恚〝?shù)據(jù)來源：《2002-2011年中國統(tǒng)計年鑒》），個人內(nèi)隱知識采用我國全體企業(yè)的員工受教育程度及其年齡結(jié)構(gòu)來代理（數(shù)據(jù)來源：《2002-2011年中國勞動統(tǒng)計年鑒》），組織內(nèi)隱知識采用我國全體企業(yè)組織的數(shù)量及其規(guī)模來代理（數(shù)據(jù)來源：《2002-2011年中國統(tǒng)計年鑒》），組織外顯知識采用我國全體企業(yè)的職業(yè)培訓(xùn)人數(shù)來代理（數(shù)據(jù)來源：《2002-2011年中國勞動統(tǒng)計年鑒》），組織集成知識采用我國全體企業(yè)的新產(chǎn)品項目數(shù)、R&D項目及人員數(shù)來代理（數(shù)據(jù)來源：《2002-2011年中國科技統(tǒng)計年鑒》），組織新知識采用我國全體企業(yè)的專利授權(quán)量來代理（數(shù)據(jù)來源：《2002-2011年中國統(tǒng)計年鑒》）。代理關(guān)系式參見附錄B。

對于模型中的外生變量，擬賦初值如下：（1）社會化乘子、外部化乘子、組合化乘子和內(nèi)部化乘子，其定義域為[0，1]區(qū)間，不妨將其初始值皆設(shè)置為中數(shù)05；（2）個人內(nèi)隱知識流失率、組織內(nèi)隱知識流失率、組織外顯知識流失率和組織集成知識流失率，其定義域為[0，1]區(qū)間，不妨將其初始值皆設(shè)置為無流失發(fā)生時的0值；（3）新知識分配率1、新知識分配率2、新知識分配率3與新知識分配率4，其定義域為[0，1]區(qū)間，但四者之和恒等于1，不妨將其初始值皆設(shè)置為相同值025；（4）外部知識獲取率，其定義域為[0，1]區(qū)間，但鑒于外部知識的龐大性，不妨將其初始值設(shè)置為充分小的0001。

根據(jù)上述數(shù)據(jù)，對外部知識存量、個人內(nèi)隱知識、組織內(nèi)隱知識、組織外顯知識、組織集成知識和組織新知識等6個狀態(tài)變量，進行系統(tǒng)動力學(xué)模擬訓(xùn)練，最終使得6個狀態(tài)變量的模擬值充分接近于真實值，訓(xùn)練即告結(jié)束。圖5是該6個狀態(tài)變量的最終模擬結(jié)果。

從圖5可見，外部知識存量、個人內(nèi)隱知識、組織內(nèi)隱知識、組織外顯知識、組織集成知識和組織新知識的模擬值（圖5中的虛線）與真實值（圖5中的實線）已經(jīng)充分接近，說明模型的擬合度已經(jīng)足夠高，從而可以用于下一步的模擬分析了。

42企業(yè)知識生成風(fēng)暴的形成過程模擬

當(dāng)企業(yè)具備足夠大的知識存量、足夠強的知識轉(zhuǎn)化動力以及足夠?qū)捤傻闹R轉(zhuǎn)化環(huán)境空間時，企業(yè)的個人內(nèi)隱知識、組織內(nèi)隱知識、組織外顯知識和組織集成知識這4類知識，就會通過社會化、外部化、組合化和內(nèi)部化這4種過程的相互轉(zhuǎn)化而產(chǎn)生組織新知識，由此生成的組織新知識又回到4類知識之中參與下一輪的知識轉(zhuǎn)化過程，如此循環(huán)往復(fù)，組織新知識將呈現(xiàn)爆炸式增長。

運用經(jīng)過圖5訓(xùn)練過的企業(yè)知識生成系統(tǒng)動力學(xué)模型，在2002-2022年之間的時間跨度內(nèi)，對組織新知識的增長圖5對6個狀態(tài)變量真實值的系統(tǒng)動力學(xué)模擬訓(xùn)練效果

過程進行模擬，得到企業(yè)知識風(fēng)暴生成軌跡，如圖6a所示。圖6a所示的結(jié)果，正是企業(yè)在“未遇發(fā)育障礙”時的知識生成過程演化路徑（參見圖3右上部分）。

對圖6a所示的組織新知識增長曲線進行數(shù)學(xué)擬合，可以得到該曲線的數(shù)學(xué)表達式為：

y=44821e04855t（1）

式（1）表明，組織新知識（y）以指數(shù)函數(shù)的形式而爆炸式增長，單位時間（t）增長率接近50%。如果企業(yè)在2002的新知識為1個單位，則按此增長率，企業(yè)在2022年的新知識將達到3 300單位，即在20年里膨脹了3 300倍——這無疑類似于爆炸。

43企業(yè)知識生成風(fēng)暴的消亡過程模擬

圖3右下部分提示我們，當(dāng)企業(yè)“遇到發(fā)育障礙”時，其新知識生成過程就會發(fā)生逆轉(zhuǎn)并最終趨于停滯。這些發(fā)育障礙主要包括：企業(yè)的知識存量出現(xiàn)劇烈下降；企業(yè)的知識轉(zhuǎn)化動力大幅度減弱；企業(yè)與外部知識庫的聯(lián)系被阻隔。下面分別來模擬這3種情形下企業(yè)知識生成風(fēng)暴的消亡過程。

431企業(yè)知識存量下降導(dǎo)致的知識生成風(fēng)暴消亡

企業(yè)的知識存量，系指企業(yè)所擁有的個人內(nèi)隱知識、組織內(nèi)隱知識、組織外顯知識和組織集成知識的總和。企業(yè)的知識存量增多，會促進新知識的4個轉(zhuǎn)化過程，從而產(chǎn)生更多的新知識；但反過來，如果企業(yè)的知識存量下降，則會抑制新知識的4個轉(zhuǎn)化過程，從而導(dǎo)致新知識的生成受阻。

企業(yè)知識存量的下降現(xiàn)象，可以用4類知識的流失率增加來表達。為了模擬企業(yè)知識存量下降對知識生成的阻礙效應(yīng)，我們可以以圖6a為基礎(chǔ)，分別在2012年、2015年、2018年和2021年這4個時點，每3年1次將4類知識的流失率等額提高01個單位，最終使得4類知識的流失率由其初始值0上升至終值04，階躍算式為：

個人內(nèi)隱知識流失率=0+STEP（01，2012）+STEP（01，2015）+STEP（01，2018）+STEP（01，2021）

組織內(nèi)隱知識流失率=0+STEP（01，2012）+STEP（01，2015）+STEP（01，2018）+STEP（01，2021）

組織外顯知識流失率=0+STEP（01，2012）+STEP（01，2015）+STEP（01，2018）+STEP（01，2021）

組織集成知識流失率=0+STEP（01，2012）+STEP（01，2015）+STEP（01，2018）+STEP（01，2021）圖6企業(yè)知識生成模型的系統(tǒng)動力學(xué)模擬（M代表百萬）

此時，圖6a就演變?yōu)閳D6b。從圖6b中可見，隨著4類知識流失率的提高，組織新知識的增長勢頭受到壓制，并大致在2019年達到頂峰，之后便開始急速下降，最終趨于消亡。

432企業(yè)知識轉(zhuǎn)化動力減弱導(dǎo)致的知識生成風(fēng)暴消亡

企業(yè)的知識轉(zhuǎn)化動力，主要體現(xiàn)在4類轉(zhuǎn)化乘子，即社會化乘子、外部化乘子、組合化乘子和內(nèi)部化乘子。這4類轉(zhuǎn)化乘子上升，會促進新知識的4個轉(zhuǎn)化過程，從而產(chǎn)生更多的新知識；反之，如果這4類轉(zhuǎn)化乘子下降，則會抑制新知識的4個轉(zhuǎn)化過程，從而導(dǎo)致新知識的生成受阻。

企業(yè)知識轉(zhuǎn)化動力的減弱現(xiàn)象，可以用4類轉(zhuǎn)化乘子的下降來表達。為了模擬企業(yè)知識轉(zhuǎn)化動力減弱對知識生成的阻礙效應(yīng)，仍以圖6a為基礎(chǔ)，分別在2012年、2015年、2018年和2021年這4個時點，每3年1次將4類轉(zhuǎn)化乘子等額減少01個單位，最終使得4類轉(zhuǎn)化乘子由其初始值05下降至終值01，階躍算式為：

社會化乘子=05-STEP（01，2012）-STEP（01，2015）-STEP（01，2018）-STEP（01，2021）

外部化乘子=05-STEP（01，2012）-STEP（01，2015）-STEP（01，2018）-STEP（01，2021）

組合化乘子=05-STEP（01，2012）-STEP（01，2015）-STEP（01，2018）-STEP（01，2021）

內(nèi)部化乘子=05-STEP（01，2012）-STEP（01，2015）-STEP（01，2018）-STEP（01，2021）

此時，圖6a就演變?yōu)閳D6c。從圖6c中可見，隨著4類轉(zhuǎn)化乘子的下降，組織新知識的增長勢頭受到壓制，并大致在2019年達到頂峰，之后便開始急速下降，最終趨于消亡。

433企業(yè)與外部知識庫聯(lián)系受阻導(dǎo)致的知識生成風(fēng)暴消亡

企業(yè)與外部知識庫聯(lián)系，主要體現(xiàn)在企業(yè)的外部知識獲取率。外部知識獲取率上升，會促進新知識的4個轉(zhuǎn)化過程，從而產(chǎn)生更多的新知識；反之，如果外部知識獲取率下降，則會抑制新知識的4個轉(zhuǎn)化過程，從而導(dǎo)致新知識的生成受阻。

企業(yè)與外部知識庫聯(lián)系的受阻現(xiàn)象，可以用外部知識獲取率的下降來表達。為了模擬企業(yè)與外部知識庫聯(lián)系受阻對知識生成的阻礙效應(yīng)，仍以圖6a為基礎(chǔ)，分別在2012年、2015年、2018年和2021年這4個時點，每3年1次將外部知識獲取率等額減少00002個單位，最終使得外部知識獲取率由其初始值0001下降至終值00002，階躍算式為：

外部知識獲取率=0001-STEP（00002，2012）-STEP（00002，2015）-STEP（00002，2018）-STEP（00002，2021）

此時，圖6a就演變?yōu)閳D6d。從圖6d中可見，隨著外部知識獲取率的下降，組織新知識的增長勢頭受到壓制，并大致在2020年達到頂峰，之后便開始急速下降，最終趨于消亡。

5結(jié)論與啟示

本文基于SECI知識螺旋系統(tǒng)，借用風(fēng)暴生成原理，構(gòu)建了企業(yè)知識生成的“風(fēng)暴眼”模型，并將其表達為系統(tǒng)動力學(xué)模型。通過我國2002-2012年間的經(jīng)驗數(shù)據(jù)對模型進行訓(xùn)練，再運用訓(xùn)練好的模型對企業(yè)知識生成機理進行模擬，得到如下研究結(jié)果：

（1）當(dāng)企業(yè)具備足夠大的知識存量、足夠強的知識轉(zhuǎn)化動力以及足夠?qū)捤傻闹R轉(zhuǎn)化環(huán)境時，就可以越來越多地吸收外部知識，并在內(nèi)部進行越來越強烈的知識轉(zhuǎn)化正反饋循環(huán)，從而生成越來越多的新知識，最終達到組織新知識的爆炸式增長。

（2）當(dāng)企業(yè)遇到自身知識存量下降，或者內(nèi)部知識轉(zhuǎn)化動力減弱，或者外部知識吸收受阻等障礙時，企業(yè)的新知識生成過程就會發(fā)生逆轉(zhuǎn)并最終趨于停滯，從而導(dǎo)致企業(yè)知識生成風(fēng)暴的發(fā)育停滯乃至消亡。

上述結(jié)果提示我們，為了成為創(chuàng)造知識的卓越企業(yè)，企業(yè)必須采取強力措施提升自身吸收外部知識的能力，提升自己的知識轉(zhuǎn)化能力，并防止因人才流動或者技術(shù)外溢而導(dǎo)致的知識流失。

下一步，我們可對企業(yè)知識生成過程中的關(guān)鍵影響因素作深入的敏感性分析，從而為企業(yè)知識生成機制研究提供更加精確的量化結(jié)果。

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