基于公平感知動態(tài)演化的知識轉(zhuǎn)移SD模型及仿真分析

1、基于公平感知動態(tài)演化的知識轉(zhuǎn)移SD模型及仿真分析摘要:公平感知是企業(yè)維持長期合作關(guān)系的基礎(chǔ)，現(xiàn)有研究忽視了公平感知動態(tài)性演化規(guī)律，研究需進(jìn)一步明晰 公平感知對知識轉(zhuǎn)移的作用機(jī)理及反饋效應(yīng)。在系統(tǒng)分析公平感知及構(gòu)成維度的基礎(chǔ)上，運(yùn)用系統(tǒng)動力學(xué)方法研 究分配公平、程序公平對知識轉(zhuǎn)移的影響，構(gòu)建公平感知關(guān)系動態(tài)演化的系統(tǒng)動力學(xué)模型，并對所建模型進(jìn)行仿真 及靈敏度分析。研究表明：公平感知關(guān)系對研發(fā)團(tuán)隊之間的知識轉(zhuǎn)移活動有顯著性影響，知識接收方可通過調(diào)節(jié) 公平感知關(guān)系以促進(jìn)知識轉(zhuǎn)移；分配公平與程序公平在知識轉(zhuǎn)移活動中存在互補(bǔ)效應(yīng)，分配公平處于低值時，程序 公平可以中和分配公平帶來的負(fù)面效應(yīng)；知識接受方的

2、動態(tài)能力在知識轉(zhuǎn)移活動初期作用較為顯著。關(guān)鍵詞：公平感知；知識轉(zhuǎn)移；程序公平；分配公平；系統(tǒng)動力學(xué)Knowledge Transfer SD Model and Simulation AnalysisBased on Dynamic Evolution of Fair PerceptionAbstract: Fair perception is the basis of long-term cooperative relations between companies. The existing research ignores dynamics and evolution of fairne

3、ss perception. It is necessary to further clarify the mechanism and feedback effect of fairness perception on knowledge transfer. Based on theory of fair perception，the influence of distributive justice and procedural justice on knowledge transfer is studied based on the system dynamics method. A sy

4、stem dynamics model was built which include the revolution of fair perception relations. The simulation and sensitivity analysis of the built model show that: the fair perception relationship affects the knowledge transfer between the R & D teams，the recipient of knowledge can achieve knowledge tran

5、sfer activities by regulating the fair perception relationship； distribution justice and procedural justice have complementary effects in knowledge transfer activities，when distributive justice is low，procedural justice can neutralize the negative effects of distributive justice； the dynamic capabil

6、ity of knowledge recipient is more significant in the early stage of knowledge transfer activitiesKey words： Fair Perception； Knowledge Transfer； Procedural Justice； Distribution Justice； System Dynamicso引言知識作為企業(yè)創(chuàng)新活動的重要基礎(chǔ)，在新技術(shù) 研發(fā)過程中發(fā)揮著關(guān)鍵作用面對客戶需求快 速變化、產(chǎn)品功能結(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜及自身知識儲備 不足等問題，企業(yè)采取優(yōu)勢互補(bǔ)、風(fēng)險共擔(dān)、利潤共 享的協(xié)同研發(fā)

7、方式以保持競爭優(yōu)勢。在協(xié)同研 發(fā)過程中，良好的合作關(guān)系可提高團(tuán)隊之間溝通的 積極性,減少研發(fā)過程中的不確定性，是實(shí)現(xiàn)協(xié)同研 發(fā)的重要保證，尤其是企業(yè)始終面對著既要保持獨(dú) 有核心競爭力，也要獲得突破企業(yè)邊界優(yōu)質(zhì)資源之 間的悖論，而公平感知是維持企業(yè)長期合作關(guān)系 的基礎(chǔ)，有利于企業(yè)之間知識轉(zhuǎn)移活動血。因此, 開展考慮公平感知關(guān)系的知識轉(zhuǎn)移研究具有重要的 理論和實(shí)踐意義。公平感知研究受到學(xué)者們持續(xù)關(guān)注，概括起來 主要從以下2方面展開:一是關(guān)于公平感知概念內(nèi) 涵研究，公平感知可看作是一種動機(jī)，可有效預(yù)測組 織行為，Adams認(rèn)為公平感知的焦點(diǎn)在于分配公平 （distributive justice）。

8、Thibaut 和 Walker 考慮在 利益分配前的過程控制和決策公平，提出程序公平 （procedural justice）的概念，認(rèn)為過程公平與分配 公平同等重要。隨后學(xué)者在程序公平和分配公平基 礎(chǔ)上提出互動公平（interactional justice），雖然公平 感知研究已然十分深入，但關(guān)于公平感知維度仍存 在分歧，后繼也有提出人際公平、信息公平等概 念;二是關(guān)于公平感知與組織績效關(guān)系的研究， 可以進(jìn)一步細(xì)分為員工公平感知與組織績效關(guān)系、 公平感知與組織間合作績效關(guān)系，劉亞囪等分析了 員工公平感知各個維度與組織效果變量的關(guān)系，通 過實(shí)證分析指出公平感知對企業(yè)績效具有正向影 響，F(xiàn)a

9、del和Durcikova研究了企業(yè)員工公平感知對 企業(yè)知識庫共享知識意愿的影響，結(jié)果表明分配公 平、程序公平正向影響員工知識共享意愿，信息公平 和人際公平在知識共享過程中發(fā)揮一定作用% & Lin % Wang和Noe也分別驗(yàn)證了公平感知與組織績 效關(guān)系，得出類似的結(jié)論&隨著研究的深入,學(xué)者逐 漸關(guān)注組織間公平與合作績效的關(guān)系&李垣 等對程序公平和分配公平影響聯(lián)盟績效的路徑進(jìn)行 了分析詢。高展軍和王龍偉基于契約治理、聯(lián)盟公 平及制度理論，提出了聯(lián)盟顯性契約與規(guī)范契約影 響分配公平與程序公平的權(quán)變觀點(diǎn)，并考察聯(lián)盟公 平對知識整合的影響皿。陳瑩和武志偉將聯(lián)盟企 業(yè)間公平關(guān)系分為程序公平、互動公平

10、、分配公平， 并考慮關(guān)系承諾的中介作用及目標(biāo)一致的調(diào)節(jié)作 用,分析了企業(yè)間關(guān)系公平性與合作績效關(guān)系皿。 劉婷、王震分析了企業(yè)間關(guān)系投入（交易專項(xiàng)投資） 和關(guān)系治理機(jī)制（契約控制）對公平感知的影響，也 研究了程序公平、分配公平對知識轉(zhuǎn)移的影響心。 Li針對互動公平與知識共享的關(guān)系問題，運(yùn)用多級 結(jié)構(gòu)方程模型驗(yàn)證了互動公平對企業(yè)間知識共享的 正向促進(jìn)關(guān)系區(qū)。由上述可知，學(xué)者已從不同層次 （如員工、企業(yè)、聯(lián)盟、網(wǎng)絡(luò)）關(guān)注公平感知對合作績 效的影響，公平感知會影響企業(yè)知識轉(zhuǎn)移，增加企業(yè) 知識轉(zhuǎn)移意愿，促進(jìn)隱性知識、復(fù)雜知識的轉(zhuǎn)移數(shù) 量，即正向促進(jìn)知識轉(zhuǎn)移。若企業(yè)之間不具備良好 的公平感知關(guān)系,企業(yè)在知

11、識轉(zhuǎn)移中存有戒備心理, 知識轉(zhuǎn)移效果會大打折扣,甚至影響企業(yè)創(chuàng)新&盡管公平感知對知識轉(zhuǎn)移作用明顯，但現(xiàn)有公 平感知的研究主要從定性及顯著性影響進(jìn)行分析, 忽略了公平感知的動態(tài)演化過程，忽視了公平感知 動態(tài)性和演化規(guī)律對知識轉(zhuǎn)移的影響，無法明晰公 平感知與知識轉(zhuǎn)移作用機(jī)理及反饋效應(yīng)。鑒于此, 在系統(tǒng)分析公平感知及其構(gòu)成維度交互作用的基礎(chǔ) 上,采用系統(tǒng)動力學(xué)方法研究分配公平、程序公平對 知識轉(zhuǎn)移的影響，構(gòu)建企業(yè)研發(fā)團(tuán)隊之間公平感知 關(guān)系動態(tài)演化的系統(tǒng)動力學(xué)模型，并對所建模型進(jìn) 行仿真及靈敏度分析，分析公平感知與知識轉(zhuǎn)移的 動態(tài)演化規(guī)律，對企業(yè)知識轉(zhuǎn)移活動的行為策略選 擇具有指導(dǎo)意義。1研發(fā)團(tuán)隊知識

12、轉(zhuǎn)移與公平感知界定1.1企業(yè)研發(fā)團(tuán)隊之間知識轉(zhuǎn)移過程知識轉(zhuǎn)移概念最早由Teece提出詢，逐漸成為 知識管理中研究熱點(diǎn)。從知識轉(zhuǎn)移過程來看，影響 知識轉(zhuǎn)移的影響因素包含:知識轉(zhuǎn)移主體（轉(zhuǎn)移方、 接收方、轉(zhuǎn)移能力和吸收能力等）、知識特性（隱性 和顯性）、知識轉(zhuǎn)移關(guān)系情景（轉(zhuǎn)移意愿、公平感知 和承諾等）。依據(jù)資源基礎(chǔ)觀，企業(yè)研發(fā)團(tuán)隊合作 的目的是實(shí)現(xiàn)資源上的互補(bǔ)，獲取新知識、新技術(shù)以 保持競爭優(yōu)勢,并實(shí)現(xiàn)新知識的社會價值，這以知識 的有效轉(zhuǎn)移為前提閥。知識能否順利、完整的轉(zhuǎn)移 是決定合作成功的關(guān)鍵。企業(yè)研發(fā)團(tuán)隊之間的知識 轉(zhuǎn)移過程如圖1所示。圖1中含有2個反饋回路，回路1是知識轉(zhuǎn)移 方對接收方獲取新

13、知識的反饋效應(yīng)，并作為是否繼 續(xù)轉(zhuǎn)移知識的依據(jù)，回路2主要是接收方自身對轉(zhuǎn) 移知識的反饋效應(yīng)，受到團(tuán)隊吸收整合能力及知識 特性影響。作為知識轉(zhuǎn)移方的研發(fā)團(tuán)隊其知識總量 由知識基礎(chǔ)、知識創(chuàng)新量、知識失效量確定,作為知 識接受方的研發(fā)團(tuán)隊其知識總量由知識基礎(chǔ)、知識 轉(zhuǎn)移量、知識創(chuàng)新量、知識失效量等共同決定。1.2公平感知關(guān)系界定公平理論由Adams于1965年提出并用于衡量 員工對組織績效的感知,屬于組織行為學(xué)范疇，隨后 學(xué)者將其用于研究企業(yè)合作收益分配公平性問題。分配公平強(qiáng)調(diào)交易者雙方對投入與收益的感知，理 想狀態(tài)下，若雙方投入與收入比相同，則達(dá)到公平, 分配公平可以從公平性、均等性、需求性等3

14、個層面 展開;程序公平是對與合作相關(guān)的程序、過程的一種 感知,可通過知識性、無偏性和可駁性等方面衡量； 隨著學(xué)者的持續(xù)深入，有學(xué)者提出互動公平,主要是 對合作雙方在接觸過程中相互對待方式的感知，可 從禮貌、努力、誠實(shí)等方面來反映。公平理論表明, 若合作雙方的公平關(guān)系處于較高水平并獲得相應(yīng)的 利益回報,雙方愿意繼續(xù)維持合作關(guān)系，增強(qiáng)企業(yè)的 長期合作意向，提高組織間關(guān)系承諾。圖1團(tuán)隊合作知識轉(zhuǎn)移過程研發(fā)團(tuán)隊在確定技術(shù)協(xié)同、知識轉(zhuǎn)移之前,為保 證自身權(quán)益，防止不必要的風(fēng)險，會對雙方合作意愿 進(jìn)行預(yù)判，而最能體現(xiàn)雙方合作誠意的方式是收益 分配、交互程序上的公平。文中認(rèn)為公平感知關(guān)系 是企業(yè)維持穩(wěn)定合作

15、的紐帶，雙方的知識轉(zhuǎn)移不僅 受到知識閾值的限制，也受到雙方公平感知關(guān)系的 影響。有研究指出公平理論雖然衍生交互公平、信 息公平等概念，但與組織之間緊密相連的還是分配 和程序公平，且程序公平對合作績效的正向促進(jìn)影 響受到分配公平的中介作用13&因此，文中將公平 感知維度劃分為分配公平和程序公平，下面給出公 平感知關(guān)系的數(shù)學(xué)表達(dá)式。研發(fā)團(tuán)隊之間的分配公平感知來源于知識轉(zhuǎn)移 過程中投入與回報的相對比例，考慮公平感知關(guān)系 的動態(tài)演化，首先是研發(fā)團(tuán)隊自身的縱向?qū)Ρ龋僭O(shè) 團(tuán)隊+在知識轉(zhuǎn)移過程第 階段的投入為+)4舞,獲 得回報為revlk , = 1,2 ,),則團(tuán)隊+投入與回報 的相對比例為URFlk

16、 = invlk/revlk，其次是與團(tuán)隊j 的橫向?qū)Ρ?，假設(shè)團(tuán)隊j知識轉(zhuǎn)移過程第 階段的 投入為+)4,，獲得回報為re咖，則團(tuán)隊j相關(guān)投入與 回報的相對比例為ERF k = +)4,/叫,，則團(tuán)隊i第 階段分配公平表達(dá)式為：RF+, = 3RF+,/( URF,k + ERF k) #顯然RFl k取值范圍為0,1 ,當(dāng)RFl k趨于 0.5時，合作雙方達(dá)到分配公平。依據(jù)文獻(xiàn)13 ,文中對程序公平采取指數(shù)形 式，團(tuán)隊i在知識轉(zhuǎn)移過程第 階段程序公平為 UPFik = $4， t ,k = 1,2 ,),4靜 % 0,1 ,團(tuán)隊/在 知識轉(zhuǎn)移過程第 階段程序公平為EPFj,k=gT ,k =

17、1,2，)，4, % 0,1 ,團(tuán)隊i在第k階段的相對 程序公平為 PF+,k = UPF,k/( UPF+,k + EPFG 綜上，團(tuán)隊+在第k階段的公平感知關(guān)系可定 義為 Ufairt,k = PF+,k + $UF,k，其中% 0,1 ,0 % 0,1均為屬性權(quán)重值且+ $ = 1.2基于公平研發(fā)團(tuán)隊之間知識轉(zhuǎn)移系統(tǒng)動 力學(xué)模型2.1企業(yè)研發(fā)團(tuán)隊間知識轉(zhuǎn)移因果關(guān)系基于雙方公平感知關(guān)系，文中研究企業(yè)研發(fā)團(tuán) 隊之間知識轉(zhuǎn)移過程，其中團(tuán)隊i為知識轉(zhuǎn)移方，團(tuán) 隊/為知識接收方，知識轉(zhuǎn)移能增加企業(yè)的知識基 礎(chǔ)，隨著時間的推移,有部分知識不能為企業(yè)創(chuàng)造價 值而失效，團(tuán)隊/的知識量由知識基礎(chǔ)、知識創(chuàng)新

18、 量、知識轉(zhuǎn)移量、知識失效量組成。知識轉(zhuǎn)移量受知 識勢差、公平感知、轉(zhuǎn)移閾值共同影響。知識勢差是 研發(fā)團(tuán)隊雙方與創(chuàng)新相關(guān)知識基礎(chǔ)之間的差距，若 存在知識差距時,研發(fā)團(tuán)隊有動力尋求與外部合作, 獲取相應(yīng)知識，因此知識勢差對雙方知識轉(zhuǎn)移具有 正向促進(jìn)作用。知識閾值是一種團(tuán)隊自我保護(hù)機(jī) 制,為避免機(jī)會主義行為，設(shè)定知識轉(zhuǎn)移上限，若達(dá) 到閾值，則知識轉(zhuǎn)移終止。公平感知對知識轉(zhuǎn)移具 有正向影響,當(dāng)雙方對收益分配、交互程序都具有較 高的公平預(yù)判時，會增強(qiáng)雙方參與知識轉(zhuǎn)移活動的 信念，使得知識轉(zhuǎn)移順利進(jìn)行。具體的因果關(guān)系如 圖2所示。2.2模型假定及參數(shù)說明針對文中所建模型，提出以下4項(xiàng)假設(shè):團(tuán)隊 i與團(tuán)隊

19、/相比知識優(yōu)勢明顯，即雙方存在知識勢 差,且團(tuán)隊i知識基礎(chǔ)大于團(tuán)隊/知識基礎(chǔ);團(tuán)隊i -團(tuán)隊/在公平感知評估時，既看重公平感知的平均水平，也注重公平的波動性;雙方在科研設(shè)備、 科研人員等知識創(chuàng)造基礎(chǔ)的配備上存在差距，假定 團(tuán)隊+創(chuàng)新效率優(yōu)于團(tuán)隊J創(chuàng)新效率;從知識創(chuàng)造 目的角度，雙方在知識創(chuàng)造的目標(biāo)略有不同，團(tuán)隊+ 注重知識創(chuàng)新性，而團(tuán)隊J更多考慮知識創(chuàng)造產(chǎn)生 的社會效益，團(tuán)隊J知識失效率小于團(tuán)隊+知識失 效率。Team2創(chuàng)新率Teaml創(chuàng)新率Teaml知識創(chuàng)新量知識勢差知識閾值Teaml知識流失量公平感知Team2知識流失率Team2知識流失量R Teaml知識基礎(chǔ)程序公平公平因子Teaml知

20、識流失率分配公平Team2知識創(chuàng)新量 Team2知識基礎(chǔ)知識轉(zhuǎn)移量動態(tài)能力Teaml投入 Team2投入回報系數(shù) 回報系數(shù)Teaml程序 Team2程序公平參數(shù)公平參數(shù)團(tuán)隊知識轉(zhuǎn)移系統(tǒng)流圖根據(jù)知識轉(zhuǎn)移因果關(guān)系，構(gòu)建雙方知識轉(zhuǎn)移系 統(tǒng)流圖，如圖3所示。模型中存在系統(tǒng)狀態(tài)變量2 個:團(tuán)隊+知識基礎(chǔ)、團(tuán)隊j知識基礎(chǔ)；流率變量5 個:團(tuán)隊+知識創(chuàng)新量、團(tuán)隊+知識流失量、知識轉(zhuǎn)移 量、團(tuán)隊j知識流失量、團(tuán)隊j知識創(chuàng)新量;輔助變 量:知識勢差、轉(zhuǎn)移閾值、分配公平、公平感知、投入 回報系數(shù)、程序公平;常量：團(tuán)隊+知識創(chuàng)新率；團(tuán)隊 +知識流失率、團(tuán)隊j知識創(chuàng)新率、團(tuán)隊j知識流失 率、公平因子。借鑒已有研究對各

21、變量的方程及系數(shù)進(jìn)行定 義I”。具體方程參數(shù)說明如下：團(tuán)隊+知識基礎(chǔ) = INTEG（團(tuán)隊+知識創(chuàng)新量-團(tuán)隊+失效量,2。）; 團(tuán)隊 + 知識創(chuàng)新率=WITH LOOKUP( Time,( ：( 0, 0) - ( 36,0. 2) ,( 0,0. 06) ,( 36,0. 09),使用表 函數(shù)描述,按最初0. 06,最終0. 09的線性函數(shù)處 理;團(tuán)隊+知識創(chuàng)新量=團(tuán)隊+創(chuàng)新率v團(tuán)隊+知識 基礎(chǔ)；團(tuán)隊+知識流失率=0. 02；團(tuán)隊+知識流失量 =STEP(團(tuán)隊+知識基礎(chǔ)v團(tuán)隊+流失率,8),運(yùn)用 躍階函數(shù)表示團(tuán)隊+知識流失量，團(tuán)隊+的知識流失 從第10個月開始；團(tuán)隊j知識基礎(chǔ)i intege

22、r(知 識轉(zhuǎn)移量+團(tuán)隊j知識創(chuàng)新量-團(tuán)隊j知識流失量， 0);團(tuán)隊j知識創(chuàng)新量=團(tuán)隊j創(chuàng)新率V團(tuán)隊j知識 基礎(chǔ)；團(tuán)隊j知識創(chuàng)新率=0. 01；團(tuán)隊j知識流失量 =STEP(團(tuán)隊j知識基礎(chǔ)v團(tuán)隊j流失率,11),運(yùn)用 躍階函數(shù)表示團(tuán)隊j知識流失量，團(tuán)隊j的知識流失 從第11個月開始；團(tuán)隊j知識流失率=0. 01；知識 轉(zhuǎn)移量=DELAY1I( IF THEN ELSE(知識閾值 0. 9,公平感知v知識勢差v動態(tài)能力,0) ,2,0)；動 態(tài)能力=Time( ：( 0,0) - ( 36,1) ,( 0,0. 4) ,( 36, 0.9),使用表函數(shù)描述,按最初0. 4，最終0. 9的 線性函數(shù)

23、處理;知識勢差=團(tuán)隊+知識基礎(chǔ)-團(tuán)隊j 知識基礎(chǔ)；知識閾值=IF THEN ELSE(團(tuán)隊j知識 基礎(chǔ)/團(tuán)隊+知識基礎(chǔ)0. 75 ,團(tuán)隊j知識基礎(chǔ)/團(tuán)隊 +知識基礎(chǔ),0. 75)；公平感知=公平因子v分配公 平+ ( 1 -公平因子)v程序公平;分配公平=團(tuán)隊+ 投入回報系數(shù)/(團(tuán)隊+投入回報系數(shù)+團(tuán)隊j投入 回報系數(shù));程序公平=團(tuán)隊+程序公平參數(shù)/(團(tuán)隊 +程序公平參數(shù)+團(tuán)隊j程序公平參數(shù));團(tuán)隊+投 入回報系數(shù)=random UNIFORM( 0,4,0) /random UNIFORM( 2,5,2)；團(tuán)隊j投入回報系數(shù)= RANDOM UNIFORM( 0,6,0) /RANDOM

24、UNIFORM (3,6,3)；團(tuán)隊j程序公平參數(shù)= EXP ( RENDOM U- NIFORM( 0,1,0.4) -1)；團(tuán)隊j程序公平參數(shù)= EXP( RANDOM NORMAL( 0,1,0. 6,0. 01,0. 5)-);公平因子=0. 5.3模型仿真與靈敏度分析3.1模型仿真與檢驗(yàn)?zāi)Ｐ徒⒑笮鑼ζ溆行赃M(jìn)行驗(yàn)證，以確保仿 真結(jié)果能夠準(zhǔn)確的反映企業(yè)研發(fā)團(tuán)隊公平感知關(guān)系 的動態(tài)演化規(guī)律及對知識轉(zhuǎn)移的影響，文中通過模 型變量之間關(guān)系與現(xiàn)實(shí)情況的一致性即理論檢驗(yàn)方 法進(jìn)行驗(yàn)證2 &采用Vensim軟件對所建模型進(jìn)行 仿真，設(shè)定系統(tǒng)仿真時間期數(shù)為36,單位為月，步長 為1,企業(yè)1研發(fā)團(tuán)隊

25、的初始知識基礎(chǔ)為30,企業(yè)2 研發(fā)團(tuán)隊的知識基礎(chǔ)為5,具體的仿真結(jié)果如圖4 所示&由圖4可知，公平感知關(guān)系始終處于波動狀態(tài), 其取值呈現(xiàn)增加、減少交替變換的形式，這主要是由 于分配公平、程序公平隨時間動態(tài)變化，尤其分配公 平中的投入與收益在不同階段是有差異的&通過縱 向?qū)Ρ?，公平感知的變化對企業(yè)知識轉(zhuǎn)移活動產(chǎn)生 顯著影響，合作初期，隨著雙方公平感知關(guān)系的降 低,知識轉(zhuǎn)移量也會減少，而在22 -26仿真時間,隨 著公平感知關(guān)系的提升,雙方知識轉(zhuǎn)移量也在增加& 另從分配公平、程序公平圖中可知，分配公平、程序 公平存在互補(bǔ)效應(yīng),分配公平降低時,程序公平可以 中和分配公平帶來的負(fù)面效應(yīng),這是由于程序公

26、平、 分配公平代表著公平感知的不同方面，分配公平關(guān) 注雙方利益歸屬，程序公平更注重溝通、互動中的 規(guī)范。對比知識勢差與知識轉(zhuǎn)移量仿真結(jié)果，知識勢 差、知識轉(zhuǎn)移量呈現(xiàn)增加、減少再增加的循環(huán)模式， 知識勢差是指企業(yè)研發(fā)團(tuán)隊之間的知識基礎(chǔ)差異， 在知識轉(zhuǎn)移初期，雙方知識基礎(chǔ)差異較大&由于團(tuán) 隊+的知識創(chuàng)新量大于團(tuán)隊j的創(chuàng)新量，公平感知在 雙方確定合作時處于較高水平,使得知識轉(zhuǎn)移量急 劇增加&隨著合作的深入，團(tuán)隊j對轉(zhuǎn)移來的知識 吸收、利用、整合能力增強(qiáng)，雙方知識基礎(chǔ)差異減小， 另外由于公平感知關(guān)系的降低，使得知識轉(zhuǎn)移量減 少&知識轉(zhuǎn)移量處于低值一段時間后，雙方知識勢 差再次增大,公平感知關(guān)系也提升，

27、這促進(jìn)了雙方的 知識轉(zhuǎn)移意愿，知識轉(zhuǎn)移量再次增大&研發(fā)團(tuán)隊雙方知識基礎(chǔ)隨著時間的推移，整體 呈現(xiàn)上升的趨勢，表明知識轉(zhuǎn)移活動具有雙贏的結(jié) 局,知識轉(zhuǎn)移促進(jìn)了知識的流動、整合、吸收，有利于 知識創(chuàng)造&另外，由于團(tuán)隊+的初始知識基礎(chǔ)大于 團(tuán)隊j的知識基礎(chǔ)，團(tuán)隊+的知識創(chuàng)新量多于團(tuán)隊j 的知識創(chuàng)新量，團(tuán)隊+的知識失效率小于團(tuán)隊j的知 識失效率，使得團(tuán)隊j的知識基礎(chǔ)在接近于團(tuán)隊+的 知識基礎(chǔ)后又存在一定差距&通過對仿真結(jié)果分析，模型的各參數(shù)的變化規(guī) 律與現(xiàn)實(shí)中企業(yè)知識轉(zhuǎn)移情形相符，所構(gòu)建模型可 真實(shí)準(zhǔn)確地描述企業(yè)之間公平感知與知識轉(zhuǎn)移的動 態(tài)演化規(guī)律,對公平感知、知識轉(zhuǎn)移量等變量的變化 趨勢可準(zhǔn)確的仿

28、真、模擬，公平感知影響研發(fā)團(tuán)隊之 間的知識轉(zhuǎn)移&3.2靈敏度分析靈敏度分析是指通過改變參數(shù)的取值,分析對 模型輸出結(jié)果的影響，為企業(yè)管理者提供決策支持和建議，文中主要對公平因子、動態(tài)能力、企業(yè)投入水平進(jìn)行靈敏度分析，具體如下(a)(7)程序公平:Current #2222222#(c)(?(a)(7)程序公平:Current #2222222#(c)(?)()Team2 知識基礎(chǔ):Current2-22 2 22 2 2(4)圖4 Vensim仿真結(jié)果(a)公平感知(b) Teaml知識創(chuàng)新量(c)公配公平/程序公平(M) Team2知識創(chuàng)新量(e)知識轉(zhuǎn)移量(f)知識閾值(g)知識勢差(h)

29、 Teaml知識基礎(chǔ)/Team2知識基礎(chǔ)l)更改公平感知關(guān)系的公平因子，將其初始值 (0. 5,0. 5)調(diào)整為(0.7,0.3)和(0.3 ,0. 7),其他參 數(shù)保持不變,具體結(jié)果如圖5所示，公平因子取值 (0. 5,0. 5)時，公平感知關(guān)系變化相對平緩,而公平 因子取值(0. 7,0. 3)和(0. 3 ,0. 7)時,公平感知關(guān)系 變動相對劇烈且與公平感知曲線變動幾乎是一致 的，說明只側(cè)重于公平感知的分配公平或程序公平, 會導(dǎo)致公平感知關(guān)系波動劇烈，不利于知識轉(zhuǎn)移活 動的進(jìn)行，公平因子的權(quán)重證明分配公平和程序公 平對公平感知的影響是同等重要的，也表明分配公 平和程序公平的公平因子取值

30、0. 5的合理性。依據(jù) 知識轉(zhuǎn)移量,公平權(quán)重因子調(diào)整幅度較大時,知識轉(zhuǎn) 移量波動較為劇烈，在6-ll仿真時間段內(nèi)，與公平 因子取值0. 5時相比，知識轉(zhuǎn)移量下降幅度更大。 因此，片面強(qiáng)調(diào)分配公平或程序公平在知識轉(zhuǎn)移活 動中的作用，并不能得到很好的效果,需均衡分配公 平、程序公平對知識轉(zhuǎn)移的影響。保持其他參數(shù)不變，將動態(tài)能力取值范圍界 定為(0. 2,0. 4)、( 0. 4,0. 9)、( 0. 6,0. 9)，仿真結(jié)果 如圖6所示，依據(jù)知識基礎(chǔ)曲線，動態(tài)能力對研發(fā)團(tuán) 隊知識基礎(chǔ)會產(chǎn)生積極影響,動態(tài)能力系數(shù)取值為 (0. 2,0. 4)的知識基礎(chǔ)始終低于取值為(0. 4,0. 9)、 (0. 6,0. 9)的知識基礎(chǔ)，表明提升知識接收方的動 態(tài)能力有助于知識總量的積累。對比動態(tài)能力取值 為(0. 4,0.9)、( 0. 6,0. 9)的知識基礎(chǔ)曲線,研發(fā)初 期研發(fā)團(tuán)隊動態(tài)能力強(qiáng)的知識基礎(chǔ)高于動態(tài)能力弱 的知識基礎(chǔ)，隨著合作的深入,動態(tài)能力取值上限皆 為0. 9,知識基礎(chǔ)累積曲線趨于一致，這也契合在協(xié) 同研發(fā)初期動態(tài)能力較強(qiáng)的企業(yè)對轉(zhuǎn)移來的知識可 更好的吸收、整合、利用的現(xiàn)實(shí)，值得注意的是,動態(tài)(b)圖5公平因子靈敏度分析圖6動態(tài)能力靈敏度分析能力并非