基于社會網絡的企業知識共享研究

趙紅翠 尹莉媛

(中央財經大學 信息學院，北京100081)

在認識到知識的重要價值后，企業開始重視知識管理，力求通過有效的知識管理來保持企業的競爭優勢，從而獲取最大的利潤。盡管知識共享對企業的重要作用也得到了學術界和企業界的證實，但是知識作為一種不同于資金、人力的特殊資源和資產，如何有效的促進知識共享一直是知識管理者面臨的難題。從20世紀90年代以來，社會網絡理論(Social Network Theory)由于其實證能力在社會學理論中的獨到之處，在美國社會學和管理學界作用突出，逐漸被許多學科所接受應用。然而，僅僅從社會網絡特征的角度來分析有關社會網絡對企業知識共享影響的研究還是很少的。從社會網絡特征的角度來分析其對知識共享的影響，可以幫助我們深入了解組織成員間的相互關系和相互影響程度，從而為組織管理提供有針對性的幫助。因此，從社會網絡的角度來研究企業知識共享可以發現更多有關知識共享的真相，從而促進企業績效和創新能力。

在知識經濟時代中，公司的興衰更多地取決于技術創新能力，這種能力的基礎是公司對知識的掌握程度。換句話說，就是公司員工對知識的掌握程度。因此，提高員工的知識水平已經成為企業成功的迫切要求。要達到這個目的，知識共享是至關重要的，知識共享涉及重要信息資產的識別、捕捉、存儲、提取和交流。但是，在傳統工作環境中人們對知識共享有一種自然抵制。在這種環境中，為確保自身地位而保守的做法是司空見慣的。因此，必須創造一種新的環境，從而培養對知識的不斷創造、收集、使用和再使用，并且讓員工能夠使用、共享、再使用本企業內部的知識，從而創造新的商業價值。而文章的主題是從社會網絡屬性的角度來研究企業的知識共享，用社會網絡分析和實證研究的方法探討對知識共享有影響的社會網絡，發現社會網絡如何影響企業的知識共享。

總之，基于社會網絡的知識共享有利于企業內部員工之間的交流，利于知識的增值與知識創新，在競激烈競爭的今天，有利于增強企業的適應力和競爭力。

一、文獻綜述

社會網絡與知識共享的結合研究，主要是選取某一視角，即社會網絡屬性或社會網絡分析，針對某一特定企業進行實際調查，對調查結果進行分析，然后分析社會網絡對知識共享的影響，得出具體結論，再上升到理論高度。

通過查閱有關文獻可以得出，在社會網絡屬性和知識共享的研究中，主要的屬性有網絡聯系、網絡結構以及社會資本。

首先，根據聯系的緊密程度，將網絡聯系類型分為咨詢聯系和友誼聯系。最近一些學者開始采用互動頻率或者情感親密程度來衡量聯系強度。那么，本文也采用這兩個指標共同測量聯系的強度，其中，互動頻率是人與人之間基于各種原因相互進行接觸的頻率;情感親密程度是兩人之間感情的緊密程度。那么，本文就從咨詢網絡和友誼網絡的互動頻率和親密程度這兩個方面來研究網絡聯結對知識共享的影響。

其次，通過對文獻的查閱，可以從網絡密度、網絡中心性以及結構洞，這三個方面分析網絡結構與知識共享的關系。Coleman從社會資本的觀點出發，認為網絡密度代表的是群體成員彼此關系的平均力量強度。成員互動關系越多的群體，往往交換的資源與信息也越多。換句話說，網絡密度是群成員間彼此互動的聯系程度，亦即企業成員間人員互動聯結的平均程度，正好能解釋群體中所形成的社會資本多寡［2］。對網絡中心性與知識共享而言，從企業層面的知識共享來看，企業內部社會網絡中心性很高，說明該群體的知識共享互動主要集中在少數人身上，整體網絡的知識共享效率將大受影響。群體的中心性越高，組織變得集權，互動減少，對知識創新將產生不利影響［3］。同時，群體的集中性越高，群體績效也越差［4］。對結構洞與知識共享的關系而言，Burt從個體的角度，認為在網絡結構中，若有兩個個體或群體之間缺少聯結，或是缺少互動往來，也就是非重復性關系的存在，就會在網絡上形成結構洞。數量極少的“橋”也可能造成資訊的壟斷，或因為信息負載過大而造成整個網絡結構知識共享的瓶頸［5］，增加企業內部知識共享的風險。

最后，在研究社會資本與知識共享的關系中，學者Nahapiet和Ghoshal于1998年提出的社會資本維度模型具有劃時代的意義［6］。他們綜合已有文獻涉及的結構觀點、聯系觀點、信任觀點以及認知觀點，提出社會資本應當包括3個維度:結構維度、關系維度和認知維度，并由此建立了清晰的研究框架。

總之，社會網絡對知識管理的研究剛剛興起，社會網絡對知識共享的影響研究比較少見，更缺乏系統研究。基于以上認識，本研究以“基于社會網絡的企業知識共享機制理論與實證研究”為題，借鑒社會網絡在其它學科領域、尤其是管理學、社會學領域成功應用的經驗，結合知識共享活動自身的特點，分析社會網絡對知識共享的影響，并運用社會網絡分析方法對企業的知識共享情況進行實證和案例研究，探討促進企業知識共享的新途徑，以推動知識共享活動中社會網絡的相關理論和實踐研究。

二、社會網絡和知識共享模型研究

(一)模型和假設的提出

基于以上對相關文獻的回顧和綜述，本文認為，社會網絡具有雙重屬性，它既具有資源屬性-社會資本，又具有工具屬性-網絡聯結和網絡結構，即本文從網絡聯系、網絡結構和社會資本這三個維度對社會網絡進行研究。

具體而言，對作為工具屬性之一的網絡聯結而言，根本本文的研究目的并借鑒魁克哈特等前輩的研究成果，將網絡聯系的類型劃分為咨詢聯系和友誼聯系兩類，并在此基礎上將企業社會網絡的類型界定為咨詢網絡和友誼網絡。對企業知識共享來說，普蘭尼最早提出了顯性和隱性知識的區分，他認為，隱性知識是個人的，與情境有關并根植于實踐，難以形式化及溝通，無法用文字和句子來表達的主觀知識;顯性知識是可以用文字和數字來表達的客觀知識。所以，通過分析咨詢網絡和友誼網絡對顯性知識和隱性知識共享的影響來分析網絡聯系和知識共享之間的關系。那么，本文提出的假設如下:

H1a:咨詢聯系的互動頻率對顯性知識的共享具有預測作用。

H1b:咨詢聯系的親密程度對顯性知識的共享具有預測作用。

H1c:友誼聯系的互動頻率對顯性知識的共享具有預測作用。

H1d:友誼聯系的親密程度對顯性知識的共享具有預測作用。

H2a:咨詢聯系的互動頻率對隱性知識的共享具有預測作用。

H2b:咨詢聯系的親密程度對隱性知識的共享具有預測作用。

H2c:友誼聯系的互動頻率對隱性知識的共享具有預測作用。

H2d:友誼聯系的親密程度對隱性知識的共享具有預測作用。

從社會網絡結構的視角來研究知識共享強調了知識共享行為的結構性限制，而不是用行動者的內在驅力來解釋知識共享行為。一些學者對此進行過一定的分析，其中尤其以“結構洞”理論和“閉合”理論最有成就。通過對文獻的查閱，可以從網絡密度、網絡中心性以及結構洞，這三個方面分析網絡結構與知識共享的關系。那么，本文提出的假設如下:

H3:網絡密度適中對知識共享有正向影響。

H4:網絡中心性適中對知識共享有正向影響。

H5:適當存在結構洞的非閉合社會結構對知識共享有正向影響。

對社會資本來說，本研究將按照 Nahapiet和Ghoshal對社會資本的定義，把社會資本分為結構資本、關系資本和認知資本三個維度。其中，結構維度主要包括社會互動關系，關系維度主要包括信任、互惠標準和身份認同，認知維度主要包括共同愿景和共同語言。另外，MOA理論框架是由Adler＆Kwon提出的，它描述的是影響個體行為的3個因素，動機(Movivation)、機會(Opportunity)、能力(Ability)。而且，此理論框架已經被用于管理學科的多個領域中。具體而言，動機激發了個人的行為意愿;機會代表了驅動行為的環境因素和情境因素;能力代表了與行為相關的個人技能或知識庫。由于受到的MOA框架(Movivation-Opportunity-Ability，機會-意愿-能力)的啟發，本文以此為理論基礎來分析企業內部的社會資本對知識共享的作用。即MOA框架中的知識共享機會、知識共享意愿以及知識共享能力對知識共享有促進作用，而本文通過分析社會資本的三個維度與機會、意愿和能力之間的關系，進而得出社會資本與知識共享的關系。本文提出的假設如下:

H6:企業員工的結構資本越廣泛，員工進行知識共享的機會就越多，員工之間的知識共享越容易發生。

H7:企業員工間的信任程度越大，員工進行知識共享的意愿就越大，員工之間的知識共享越容易發生。

H8a:員工之間擁有的共同語言越多，員工進行知識共享的能力就越大，知識共享越容易發生。

H8b:員工之間擁有的共同目標的一致性越大，員工進行知識共享的能力就越大，知識共享越容易發生。

根據前文的分析與推導，本文提出了一系列有關社會網絡與企業知識共享的研究假設，匯總如表4-1所示。

表4-1 研究假設匯總表

(二)結果分析

1.網絡聯結對企業知識共享的影響

本章對社會網絡聯系與知識共享之間的關系進行實證研究.本文的實證研究采用的是整體社會網絡分析方法，就整體社會網絡的研究來說，很難進行隨機抽樣，多數整體社會網絡的資料都是通過便利抽樣得來的，即屬于個案研究。個案研究方法在整體社會網絡分析中經常被用到，例如，羅家德教授在其主持的科研項目“社會網絡結構如何影響知識管理”中，調查對象是一家位于蘇州的臺資企業;漢森、蔡文彬等人對企業內部社會網絡的研究也選取了一家典型的企業為實證分析對象。本文也選取了一家比較有代表性公司的研究發部門為研究對象，對其進行整體社會網絡分析，來驗證本文提出的假設。

本文將北京一家IT公司的研發部門作為研究對象進行分析。該研發部門一共有四個項目組，問卷中采用了A、B、C、D作為項目組代碼，筆者對研發部門的20名員工每人發放問卷一份，一共發放了20份，回收19份，然后對回收的19份問卷進行篩查，最終的有效問卷數為18份，有效問卷的比率為90%，達到了整體社會網絡分析對于有效問卷比例的要求，即超過80%。

收回調查問卷后，本文使用UCINET6對這18份調查問卷進行分析，首先，將收回的問卷用EXCEL表示，生成6個18*18的矩陣，即咨詢聯系互動頻率矩陣、咨詢聯系親密程度矩陣、友誼聯系互動頻率矩陣、友誼聯系親密程度矩陣、顯性知識共享矩陣以及隱性知識共享矩陣。然后，將6個矩陣導入到UCINET進行分析。結果如下:

(1)咨詢聯系與顯性知識共享

分析報告如圖4.1所示，包括兩點，第一點是簡單介紹模型的擬合情況。從圖可以看出，判定系數和調整的判定系數基本相同，都還可以。這說明，四個自變量可以解釋顯性知識共享的50.9%。從分析結果可以看出，咨詢聯系互動頻率、咨詢聯系親密程度以及友誼聯系親密程度的回歸系數具有顯著預測意義(Sig=0.00，0.03，0.03，都達到統計學上的一般規定標準，即Sig≤0.05)，而友誼聯系互動頻率對顯性知識共享的影響在統計意義上不顯著，不能通過顯著性水平檢驗。這說明，咨詢聯系互動頻率、咨詢聯系親密程度以及友誼聯系親密程度與顯性知識共享之間的關系是顯著的，即在社會網絡中，成員間的咨詢聯系越多，顯性知識共享的頻率也越高;成員之間的友誼聯系程度越親密，顯性知識共享的頻率也越高。

圖4.1 顯性知識共享的回歸結果

4.2 隱性知識共享的回歸結果

(2)網絡聯系強度與隱性知識共享

從圖4.2可以看出，四個自變量可以解釋隱性知識共享的53.2%。其中，咨詢聯系互動頻率、咨詢聯系親密程度以及友誼聯系互動頻率的回歸系數具有顯著意義，并且友誼聯系互動頻率最為顯著。而咨詢聯系親密程度對隱性知識共享的影響在統計意義上不顯著，不能通過顯著性水平檢驗。因此，咨詢聯系互動頻率、咨詢聯系親密程度以及友誼聯系互動頻率和隱性知識共享頻率之間的關系是顯著的，即在社會網絡中，成員間的友誼聯系越多，隱性知識共享的頻率也越高;成員之間的咨詢聯系程互動頻率越高，隱性知識共享的頻率也越高。

綜上所述，假設1和假設2的大部分子假設都能夠成立。

由上可知，對于知識共享來說，咨詢聯系和友誼聯系一樣重要，只是針對不同的知識類型而已，即員工之間的咨詢聯系越強，他們進行顯性知識共享就越高;員工之間的友誼聯系越強，他們時行隱性知識共享就越高。那么，此次調研的主要發現有以下四點:

①強的咨詢聯系對顯性知識共享具有顯著的正向影響;強的友誼聯系對隱性知識共享具有顯著的正向影響。

②聯系的親密程度越高，顯性知識共享的頻率也就越高;聯系的互動頻率越高，隱性知識共享的頻率也就越高。

③友誼聯系的親密程度對顯性知識的共享具有正向影響，即企業內部成員之間通過友誼聯系的親密程度越高，他們共享顯性知識的頻率也越高。

④咨詢聯系的互動頻率對隱性知識的共享具有正向影響，即即企業內部成員之間通過咨詢聯系的互動頻率越高，他們共享隱性知識的頻率也越高。

總的來說，在對企業內部社會網絡聯系與知識共享的研究中，咨詢聯系和友誼聯系都應該受到研究者的關注，員工之間的網絡聯系不同，對知識共享類型的影響也會有所不同。企業管理者應該分情況看待，增加員工之間的互動次數，通過培育員工之間形成較強的咨詢聯系來促進顯性知識共享。多組織一些聚餐活動，接近員工之間的距離，并最終形成較多的友誼聯系，來促進隱性知識的共享。

2.網絡結構對企業知識共享的影響

本文第四章采用社會網絡分析法分析了社會網絡聯系對知識共享的影響及二者之間的關系，那么，怎樣的社會網絡結構有利于企業知識共享?那么本章就采用案例分析對該模型進行驗證。

本案例分析的主要對象仍然是第四章所提到的IT公司的研發部門，主要利用社會網絡分析方法對該部門進行網絡結構分析。在第四章的分析中，我們發現，咨詢網絡和友誼網絡對企業知識共享都有一定的影響，那么，本文就對該研發部門的咨詢網絡進行整體結構分析。結合第三章提出的影響模型，本案例分析的重點是咨詢網絡的密度、中心性以及小團體的情況，目的是檢驗該部門的咨詢網絡和友誼網絡是否合理，對知識共享是否有利。

(1)密度與中心性分析

首先，利用UCINET軟件對研發部門的咨詢網絡密度進行了分析，需要指出的是，本文通過調研所獲取的咨詢網絡其初始是一個賦值網絡。然而，賦值圖密度的測量要復雜一些，本文進行密度分析首先將咨詢網絡對應的賦值矩陣轉化為鄰接矩陣，然后對咨詢網絡的密度進行測量。

結果表明，該研發部門咨詢網絡的密度值為0.7778，密度比較高。為了進一步測度該部門內部的咨詢網絡密度情況，筆者還測試了以項目組為單位的咨詢網絡密度，對部門整體以及項目組的咨詢網絡密度的數值如表5-1所示。

表5-1 研發部門及項目組的咨詢網絡密度值

根據上表的數據可以看出，該研發部門的4個項目組中，C和D的咨詢網絡密度已經達到最大值。換句話說，C和D兩個項目組內部成員之間的咨詢頻率是相當高的，即任何兩個員工之間都存在咨詢關系。然而相比C和D，A和B項目組的咨詢網絡密度值并不十分高。結果表明，研發部門的整體網絡密度比較大，C和D項目組內部員工之間的咨詢聯系非常密切，凝聚力較強。另外，由于項目組C和D內部的密度高于整體咨詢網絡的密度，因而，該咨詢網絡內部可能會出現小團體和結構洞，從而形成了項目組之間的知識共享機制。

中心性分析采用的是Freeman算法(Freeman＇s Degree Centrality Measures)，分析結果是25%。也就是說，該研發部門的群體中心性并不是很高，這就表明了，雖然該部門的咨詢網絡密度較大，但是咨詢互動并不是僅僅集中在少數人的身上，即該咨詢網絡并不是一個集權的網絡，其結構類似于正式組織結構中所形容的“扁平化”組織，這樣的結構不會形成知識壟斷，員工之間比較平等，有利于進行知識共享。

(2)小團體分析

本小節采用繪圖法分析該研發部門內部的小團體情況。根據羅家德在《社會網分析講義》中的觀點，“通過保留強聯系，刪去弱聯系”，再直接以UCINET中的繪圖功能給出網絡圖，因為這樣處理會刪去相當數量的線。那么，本文采用羅家德的方法，根據聯系的強弱來繪制咨詢網絡，然后判定小團體。

在本文中，所謂的強聯系是指，社會網絡中的兩個人互選對方則為強聯系，否則為弱聯系。圖中有粗線和細線之分，粗線表示聯系最強的情況，即雙方都認為彼此咨詢的頻率可以表示為每天。結果如圖5.1所示。

圖5.1 咨詢網絡中出現的小團體

由上圖可以看出，咨詢網絡中存在著3個小團體。小團體1是由項目組C的兩名員工(劉夏令、姚威)和D項目組的一名員工(林樓平)組成;小團體2是由項目組B的兩名員工(肖秀平、張燕萍)和C項目組的兩名員工(范楠楠、苑繼亮)組成;小團體3是由項目組A的三名員工(王宏迪、劉娜、馮琦)組成。在這3個小團體中，成員之間都是強聯系，表示咨詢互動非常頻繁，那么他們之間的知識共享頻率也很高。

根據第三章提出的模型，社會網絡中存在非孤立的小團體有利于知識共享。從目前的分析可以看出，該研發部門一共有3個小團體，并且它們都不是孤立存在。我們可以看出，這些小團體都是彼此相連的，小團體之間出了“橋”。例如，“姚威”和“苑繼亮”之間的聯系形成了小團體1和2之間的“橋”。兩個小團體內部的成員都可以通過他們進行異質信息的共享。此咨詢網絡中還形成了跨項目組的小團體2，這些都標志著該研發部門知識共享情況比較理想。

本案例對某IT公司研發部門的咨詢網絡進行了分析。根據第三章提出的模型，本章主要分析了咨詢網絡和友誼網絡的密度、中心性以及小團體情況。分析結果表明，該部門的咨詢網絡特征是:高密度、低中心性、存在著非孤立的小團體并且有“橋”的連接。這樣的社會網絡結構應該比較有利于知識共享。筆者在對公司調研時，曾與研發部門的高層管理者進行過嘗試訪談，他們也認為該部門知識共享情況比較好。因此，該部門的咨詢網絡結構比較有利于知識共享。那么，本章的案例分析就支持了第三章提出的網絡結構和知識共享之間的模型。

3.社會資本對企業知識共享的影響

本研究將社會資本分為結構資本、關系資本和認知資本三個維度進行研究，將知識共享劃分為三個維度，即知識共享動機、知識共享機會以及知識共享能力，那么，下面就分析結構資本、關系資本和認知資本這三個維度與MOA理論框架之間的關系，從而得出結論。

(1)結構資本與知識共享的聯系

結構資本主要是指社會網絡的整體結構和形態，它主要對企業員工的知識共享機會產生影響。結構資本主要決定了知識共享的機會。本研究認為，引入社會資本解釋知識共享的機會，可以客觀地揭示作為社會個體的個人，與他人形成的聯系以及該個體在社會網絡中的位置對其知識共享機會有著重要的影響。也就是說，社會資本的引入能夠從人的社會性角度以及知識共享的社會性角度解釋知識共享的機會。Wing S.Chow等人的研究認為，人們都處于一定網絡結構中，并且這種社會網絡結構為其提供接觸分享資源的機會。處于這種社會網絡結構中的個體更愿意與那些聯系密切的個體分享資源和信息。那么，企業員工的結構資本越廣泛，員工進行知識共享的機會就越多，員工之間的知識共享越容易發生。

(2)關系資本與知識共享的聯系

以往的研究都將信任作為社會資本的核心，并證實了信任與知識共享之間的密切關系，缺乏信任常常是知識管理活動失敗的主要原因。然而，當知識主體之間存在著知識共享的機會，彼此之間的知識共享是否還會受到知識共享意愿的影響呢?如果雙方沒有進行知識共享的意愿，那么，即使有知識共享的機會，知識共享了不會發生，也就是說，知識共享意愿是知識共享的一個前提。已經有研究表明，知識共享的主體只愿意與那些信得過的人共享，主體間的信任感越強烈，產生的互動就越多、越能夠了解彼此、分享更多的信息、產生更多的共識。本研究認為，兩個個體之間的信任程度越高，知識共享的意愿就越大。相關研究也表明了，信任越多，成員越愿意去分享、交換彼此所擁有的知識、信息與資源。那么，企業員工間的信任程度越大，員工進行知識共享的意愿就越大，員工之間的知識共享越容易發生。

(3)認知資本與知識共享的聯系

認知資本關注的也是社會網絡存在的質量，尤其強調社會網絡成員之間彼此認知的質量，即彼此之間是否到的真正地理解對方。認知資本主要包括員工之間是否擁有共同的經歷、共同的語言以及共同的立場和觀點等，它主要決定了個體與他人進行知識共享的能力，從而影響知識共享。Nahapiet和Ghoshal(1998)的社會資本理論中，認知資本包括了共同語言和共享愿景。

其中，共同語言是人們進行知識共享的手段，是一個企業專用的而其它企業難于掌握的交流方式。企業員工在長期共同的合作過程中，每個人經過思維方式、價值觀念、工作程序的相互磨合，逐步形成企業成員能夠迅速理解的、共同的交流方式。總得來說，在有共同語言的群體中，人們能夠較容易地從其他人那里獲取知識，而在缺乏共同語言的條件下，知識共享將變得困難。另外，共同的愿景可以理解為組織成員的共同目標，是指同一組織中人們共同愿望的景象。共同的愿景可以視為企業的一種捆綁機制，它幫助組織實現知識共享目標和行動的統一，企業成員間的目標越一致，認知社會資本就越大，越有利于企業內部的知識共享。那么，可以得出，員工之間擁有的共同語言越多，員工進行知識共享的能力就越大，知識共享越容易發生;員工之間擁有的共同目標的一致性越大，員工進行知識共享的能力就越大，知識共享越容易發生。

綜上所述，社會資本的三個維度構成了一個相互關聯的體系，對知識共享機會、知識共享意愿以及知識共享能力產生影響，進而影響知識共享。企業內的員工通過社會交往與他人建立聯系，獲得知識共享的機會;通過與其他員工發展出的信任關系增加了知識共享的意愿;共同的語言和共同愿景奠定了知識主體進行知識共享的能力基礎。總之，不論從社會資本的哪個維度來看，企業中社會資本越多，越有利于企業的知識共享。

三、結論

綜上所述，本研究從社會網絡的三個維度來分析社會網絡對企業知識共享的影響，可以得出，社會資本、網絡聯結以及網絡結構對企業知識共享都具有重要影響。從分析中得出，結構資本決定企業的知識共享機會，關系資本決定企業的知識共享意愿，認知資本決定企業的知識共享能力。對網絡聯結來說，咨詢聯系和友誼聯系都應該受到研究者的關注，員工之間的網絡聯系不同，對知識共享類型的影響也會有所不同。企業管理者應該分情況看待，增加員工之間的互動次數，通過培育員工之間形成較強的咨詢聯系來促進顯性知識共享。多組織一些聚餐活動，接近員工之間的距離，并最終形成較多的友誼聯系，來促進隱性知識的共享。對網絡結構來說，可以從網絡密度，網絡中心性以及結構洞這三個方面來分析，可以得出，網絡密度，網絡中心性以及結構洞與企業知識共享之間呈現“倒U”型關系，即只有它們保持一定的度，才有可能促進企業的知識共享。

既然知識共享對于企業來說是那么的重要，那么，企業就應該針對自身的情況采取一定的策略促進知識共享。根據以上所述，本研究認為，可以從以下幾個方面著手。首先，可以采取一定的激勵措施，即物質激勵、精神激勵以及環境激勵，也就是說，將知識貢獻率指標納入績效考核體系，將考核結果與薪酬體系和升遷制度掛勾，使員工為了更高的報酬和升職產生強烈的知識共享動機。另外還可以創造一種和諧、團結協作的氛圍，那么知識共享就可能成為員工的一種常態行為和習慣，從而促進知識共享行為的產生。其次，打造一個良好的溝通平臺，有組織、有目的促進企業的知識共享。即有目的的召開專題研討會議，組織先進工作者經驗交流會以及有針對性的集中培訓員工。這樣可以擴大員工的社會網絡，從而更有利于員工進行知識共享。最后，可以加強企業的信息基礎設施建設，如設置企業網絡論壇，建立網絡知識資料庫，構建知識地圖，這些都是有利于員工進行顯性知識共享。

總之，企業的知識共享的作用越來越重要，企業的管理者應該充分了解、利用并優化它們的社會網絡，使其朝著有利于知識共享的方向發展，這對于促進企業內部的知識共享有著重大意義。就目前國內的研究情況而言，由于社會網絡分析的興起比較短，它在知識管理中的應用也不是特別成熟，因此社會網絡對企業知識共享影響的相關研究還沒有形成系統的研究體系。本研究希望以后的學者能夠朝著這個方面進行更加深入的研究，為社會網絡在知識管理中應用打下堅實的基礎。

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