基于知識單元重組的企業創新績效DEA模型分析

許書杰

【摘 要】 知識網絡是知識經濟時代企業創新的一種重要形式，企業所處網絡位置也成為影響企業創新績效的重要因素。在此背景之下，文章將R&D投入、科技人員投入、代表知識網絡的網絡中心性和結構洞作為DEA的投入變量，將新產品銷售金額占全部銷售收入的百分比以及專利數作為產出變量，通過DEA模型分析，得出企業所處網絡位置對創新績效的重要作用，并以此提出相關政策建議。

【關鍵詞】 知識單元重組； 知識網絡； DEA； 創新績效

中圖分類號：F270.3 文獻標識碼：A 文章編號：1004-5937（2015）17-0060-04

一、引言

網絡時代，顧客及用戶需求差異極大，一個企業無論研發能力多么強大，都趕不上顧客日新月異的需求變化，不可能滿足所有用戶的全部需求。面對幾近飽和的空調市場，海爾集團則另辟蹊徑，重新組合了現有資源，設計了一款圓柱形空調，創新了消費潮流。這款空調的外觀造型來自于消費電子行業，出風口酒杯型設計來自于時尚界流行元素，隱藏式的顯示窗口來自于汽車行業。正如海爾首席執行官張瑞敏所說：“我的能力不在于我有多高的創新能力，而是我能夠整合多少創新能力。”的確如此，在跨界融合中，誰能整合多少資源，誰就能創造多大的市場。因此，對于“如何把現有的散布于企業各個角落的知識充分整合起來形成企業最終的核心能力，并最終提高績效”于企業而言是極其重要的。

為此，國內外專家學者紛紛就知識及知識整合，對企業創新績效進行了不同程度的研究。Penrose（1959）認為，企業各類行為的實質就是將各種知識融入到產品和服務中，通過重組及運用，產生新的知識，且不同的利用方式，會產生異質性知識，創造新價值；Kogut & Zander （1992）在Penrose的認知基礎上進一步指出，創新就是企業對現有知識的重新組合，從而創造新價值。Galunic（1998）也認為企業通過對現有知識、資源的重新利用，能為創新帶來可能性，并著重指出知識結構的重新組合對創新的作用。Stewart Thornhill（2006）通過實證分析，得出知識對企業的績效是交互影響關系；簡兆權、吳隆增（2008）選取我國珠三角地區124家高科技企業作為實證研究對象，得出了知識整合對組織創新有顯著直接正向影響；魏江、王銅安（2008）提出，隨著創新網絡的涌現，各企業之間的交流增加；鄧榮霖等（2006）、李綱（2007）、單海燕（2010）則從創新網絡角度分析了創新績效的影響因素。

另外，隨著社會網絡理論的不斷完善，學者Burt（1992），Mcevily & Zaheer（1999）Tsai（2001）等，發現了企業的網絡位置也是影響創新績效的重要因素。Tsai & Ghoshal（2001）認為，社會交流和信任顯著影響了資源的交換程度，因此影響了產品的創新績效。羅家德（2005）認為，中心位置和居間位置，二者對于企業獲取社會資本最為重要；而沈必揚、陳煒（2007）著重分析了網絡中心度對中小企業創新績效的影響；謝英香、馮銳（2010）以虛擬學習社區為情境，分析了網絡中的結構洞對信息獲取的重要作用。而錢錫紅（2010），周長輝、曹英慧（2011）等，則將網絡中心性和結構洞結合起來，基于社會網絡視角，運用實證分析的方法探討了組織中創新單元創新績效的影響。

綜上，現有研究主要特點是，單獨分析知識整合和企業所處的網絡位置對創新績效的影響，方法也多是實證研究和定性研究。較少從知識網絡視角，將各知識單元所處的網絡位置融入模型，分析知識單元重組對創新績效的影響。鑒于此，本文利用DEA模型，從知識網絡視角重新詮釋知識單元重組，進而分析對企業創新績效的影響。

二、理論模型的建立

所謂知識單元，指可對知識進行自由處理與整合等多項活動，且能單獨創造價值的各個企業。本文從知識網絡和組織變革視角詮釋知識單元重組，利用DEA模型，評價通過重組而產生的績效。投入產出指標以及模型如圖1所示。

（一）知識網絡結構

知識網絡（Knowledge Network）的研究始于20世紀90年代管理學領域，Bechmann（1995）最早提出知識網絡的概念，認為知識網絡是進行科學知識生產和傳播的機構與活動。對于知識網絡結構的研究，主要借社會網絡理論中的相關研究，從網絡中心性和結構洞兩個維度進行衡量。網絡中心性是一個用來描述網絡結構中個人所處位置的重要指標，通過計算中介中心性指數，可以了解各網絡成員在知識交流中對其他成員的控制程度，并能發現在合作網絡中起關鍵作用的權威人物以及處于邊緣地位的孤立者。所謂結構洞，即“社會網絡中某個或某些個體和有些個體發生直接聯系，但與有些個體不發生直接聯系、無直接或關系間斷的現象，從網絡整體看好像是網絡結構中出現了洞穴”。擁有結構洞的企業能夠擁有信息優勢和職業優勢。本文主要通過網絡約束系數來衡量自我與他人相連所受到的約束程度，網絡約束系數越高，說明結構洞數越少，網絡閉合性越高。

（二）知識單元重組

當今市場瞬息萬變，產品生命周期不斷縮短，出于降低成本、提高效率等多種目的，知識網絡會發生變革，本文主要從合并、重構、分裂和刪除四種重組方式進行闡述。

1.合并（Merging）

由于企業資源有限，為了節約成本，同時也為了優化資源配置，提高企業對市場變化的迅速應變能力，知識網絡中的知識單元往往會發生合并行為。

2.重構（Recombination）

這里的知識單元重構指的是知識單元之間的知識交換行為，這種行為可以為不同崗位的員工共享隱性知識提供情境。在實際的生產經營活動中可通過輪崗制度的實施來實現。

3.分裂（Splitting）

企業為了能夠更順利地實現創新，可能需要對一些知識單元的職能進行更小的細分，這里用分裂來模擬此過程。

4.刪除（Deletion）

在知識網絡中，存在某些知識單元結構對等的現象，或者當某一節點的知識勢能不再對企業有幫助時，如知識老化的節點，企業可以刪除這一知識單元，提高知識網絡的整體知識勢能，使企業長期保持競爭優勢。

三、知識單元重組下企業創新績效的DEA模型及算例分析

DEA（Data Envelopment Analysis，數據包絡分析）是美國著名運籌學家A.Charnes and W.W.Cooper等學者以相對效率概念為基礎，對同類多指標投入、多指標產出經濟系統的相對有效性進行評價的一種方法。該方法相對于傳統績效度量方法，不必確定輸入輸出之間關系的顯性表達式，排除了很多主觀因素的影響，具有很強的客觀性。同時，它具有對多指標投入與產出的經濟系統綜合評價的獨特優勢，較深層次地考慮了基于企業特質的管理上可控輸入輸出指標，準確地度量了企業的知識生產效率。其基本思想是建立一個線性規劃模型，對各個決策單元（Decision Making Unit，簡記為DMU）作出相應的評價，同時亦能夠對同一系統內的各個決策單元的有效性進行評價。本文將知識網絡看作一個系統，運用DEA模型對不同知識網絡的創新績效進行評價。具體用如下公式進行測算：

minθ

s.t.=■λj ·xj+s-=θx■■λj·yj-s+=y■xj≥0，j=1，…ns-≥0，s+≥0

該模型的最優值θ為第j0個知識網絡的技術創新系統相對有效性，表示該知識網絡相對于其它知識網絡的技術創新效率。若θ=1，則第j0個知識網絡為弱DEA有效（總體）；如果θ=1，且s-=0，s+=0，則第j0個知識網絡為DEA有效（總體）。

（一）DEA模型中投入產出指標的建立

知識網絡中知識生產的投入的要素：知識網絡中的投入指的是在知識轉化過程注入的所有資源和強加在科技過程及其環境上的約束。這些資源包括人力資源、資本、設施及不可見的資源，如聲譽和過去的績效和腦力勞動、知識存量等；而約束可能是學科性質、R&D人員的技能和經驗，以及特定學科的前沿水平等。因此，本文R&D投入分為資本投入和研究人員投入兩類，同時還引入知識網絡的中心性和結構洞數量。產出表現為新知識的知識量，但是鑒于知識量難以度量，本文采用申請的專利數和新產品銷售數量。投入、產出指標見表1。

（二）算例分析

通過上述知識單元重組后形成了全新的知識網絡。相關數據如表2，運用Win QSB軟件，通過對各投入指標的創新績效值、松弛變量以及規模收益來分析知識網絡的創新績效。

表2中，知識網絡1代表合并任意兩個知識單元之后形成的知識網絡，知識網絡2代表重構任意兩個知識單元后形成的知識網絡，知識網絡3代表拆分任意兩個知識單元后形成的知識網絡，知識網絡4代表刪除任意一個知識單元后形成的知識網絡，并且本文假設在對知識網絡進行重組前，它們所處的網絡位置是相同的，但是由于重組，改變了它們的網絡位置，從而也改變了它們的創新績效。

1.創新績效值分析

從表3可以看出，知識網絡1和知識網絡3處于創新前沿，為DEA有效；知識單元2的創新績效值介于0.9和1.0之間，創新水平較高；而知識網絡4的創新績效值為0.7681，創新效率較低，還有待進一步提升。

2.松弛變量分析

從上述的創新績效值分析可以看出，知識網絡2和知識網絡4并未達到DEA有效，可以引入松弛變量來分析應該通過怎樣的變化才能使其達到DEA有效。通過Win QSB軟件可以計算出各知識網絡的松弛變量，具體如表4和表5。

過剩量s-是現有產出不變下投入量需要減少的數量，不足量s+是投入量不變情況下產出需要增加的量。由表4可知，知識網絡2和知識網絡4所處的網絡位置并沒有很大的優勢，研究經費和研究人員也相對缺乏，尤其是知識網絡4，要想提高系統的創新績效，必須加大投資的力度。由表5可知，知識網絡2和知識網絡4的專利申請數明顯不足，尤其是知識網絡4，其產出的松弛變量，說明它研發的專利在數量上還有很大的提升潛力。經計算，知識網絡4的專利申請數的改進值達到4+4.2176=8.2176，取整數，目標值需達到8，才能使得整個網絡達到最有效的狀態。同理，可以計算出知識網絡2的專利申請數的改進值達到10+1.9901=11.9901，取整數，目標值需達到12，才能使整個網絡的創新績效值達到理想水平。

3.規模收益分析

在對知識網絡進行有效性分析的同時，也很容易運用DEA模型求得的λ值來判別各知識網絡的規模收益情況。見表6。

四、管理建議及研究局限

（一）管理建議

1.各知識網絡在制定創新政策時應因地制宜，在分析影響創新績效的因素時，應該抓住重點，通過科學的方法發現其經濟發展過程的瓶頸因素，有針對性地加大研究經費、研究人員的投入，擴大企業的關系網，提升企業的影響力度，尋找關系網中的結構洞，獲取“信息優勢”和“控制優勢”，同時努力提高各種資源的利用效率。

2.由于知識缺口（Michael Z H，1999）的存在，才會有跨企業知識網絡的形成，因此，在這個過程中，必須考慮各知識單元（知識伙伴）的選擇問題。盟主企業在選擇知識伙伴的過程中，必須遵循相關原則，如各企業之間的兼容性（包括企業文化之間的兼容）、企業之間的對等性等。此外，各企業之間知識的整合能力和運營能力，尤其是知識的互補性必須加以考慮。

3.知識網絡的重組，意味著有更多的異質知識加入，一方面能增加成員之間的知識共享，碰撞出更多的火花，為創新帶來更大的可能性。但是這也會使得原有的知識網絡結構更加復雜，網絡中成員之間的摩擦和沖突會增加，損耗大量的知識，甚至造成對學習的嚴重阻礙，組織的規則往往也造成對認知可行性的障礙（Andreas，1999）。這時，需要對知識網絡進行調節，加強組織學習（Argyris C，Schon D，1978），增加組織目標的一致性、協同性，使組織目標變得更加容易實現（紀慧生、陸強、楊健康，2010），同時創造企業的創新文化氛圍，為企業提高創新績效創造更有利的條件。

4.從上述分析中，可以看出對知識網絡進行重組時，知識單元的合并和重構能夠使企業的創新績效達到最佳狀態，這是因為，第一，合并能使之降低成本，尤其是管理成本。第二，合并后形成的新的知識網絡能增大影響，提高地位，也就是提高知識網絡所處的網絡位置。知識單元的重構，在現實生產經營中，一般通過輪崗換位制度來實現。這個制度的實施，一方面不需要很高的成本，另一方面還可以挖掘人才潛力，激發員工潛能，強化溝通。第三，可以促進企業內部的知識交流，為員工的知識共享提供一個很好的平臺。第四，在刪除知識單元時，一方面可能是該知識單元存在知識老化的現象，另一方面可能是企業在選擇合作伙伴的過程中，存在冗余的知識單元。因此，企業應該根據實際情況刪除相應的知識單元。另外，在拆分知識單元時，要本著提高創新績效的原則，即在拆分某個知識單元時，不能過分細分，因為這樣可能會造成不必要的浪費。

（二）研究局限

本文對創新績效的研究有一定的理論和現實意義，尤其是在社會網絡理論不斷成熟的背景下，將企業所處的網絡位置納入考慮范圍，這是一個新的突破。但由于多方面的原因，研究受到一定的限制，存在諸多不足之處，主要體現在：

1.受到DEA模型本身的局限，并沒有考慮創新帶來的風險，而風險是企業在創新過程中必須考慮的一個重要因素。

2.對于創新績效的衡量標準，本文采取的兩個產出指標是綠色指標，具有一定的行業局限性，因為高新技術企業的創新績效明顯高于傳統企業。因此，不論是在數據上還是研究領域上，都缺乏大眾性。后續研究將會逐一解決這些問題，以全面揭示出知識單元重組對企業績效的影響機制。●

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