知識創新視角下知識鏈中知識協同風險評價與管控模型研究

周 茜，謝雪梅，呂淼虹

（1.北京郵電大學經濟管理學院，北京 100876；2.浙江農林大學暨陽學院，浙江諸暨 311800 ）

處于知識經濟時代的今天，知識已經成為企業核心競爭力的重要資源［1］，企業的競爭轉化為知識與知識的競爭。在產學研環境中，知識有效流動形成知識鏈，知識鏈是指兩個或者兩個以上的不同知識資源進行知識流動形成鏈式的知識結構［2］。知識鏈一般具有動態性、傳播性、制衡性、收益遞增性等特征。知識鏈是以知識為中心通過知識的識別、投入、交流、加工、轉化、傳播擴散與創新等過程，實現了有效知識服務［3-4］。根據生命周期理論，知識鏈的生命周期可分為：醞釀期、形成期、運行期和衰退期4 個階段。知識協同是知識優勢一方和知識劣勢一方在交流合作的基礎上進行知識資源整合，達到各自所需與共贏的目的。知識管理協同是指知識利益主體間“多向”“多維度”的動態協同過程［5-6］。在這個經濟全球化的時代，知識的協同和利用正在逐漸越過時間和空間的范圍，知識鏈的知識協同形成知識創新、知識共享、知識增效并產生知識優勢［7］。知識鏈知識協同過程中是知識鏈與外部環境、內部環境，知識鏈與知識鏈之間的相互作用，在相互作用過程面臨著知識協同的風險。知識鏈在知識傳播運行過程中，往往由于信息不對稱、知識共享能力與知識轉移能力不足，以及知識的本身特性等原因嚴重影響到知識鏈中知識協同與知識創新［8-9］。又由于知識鏈中各企業、各節點參與知識協同時，由于動機不一致，知識整合、知識交流存在知識差異，再加上知識的專有性、內隱性和外部性等特征。知識鏈進行知識協同時會產生不確定性、沖突性，從而導致知識鏈中知識協同風險的產生［10］。本文從知識協同和風險控制的角度出發同時結合知識創新視角下知識鏈的特征來建立知識協同風險評價模型，為了解決知識鏈中知識協同風險評價模型的模糊性和不確定性，利用改進直覺模糊評價方法和熵權法、變異系數相整合的組合賦權法。該評價模型規避了單一賦權法的隨機性，不確定性等缺點，評價結果較科學、精準，進而對知識鏈有效進行知識協同提供了一定的參考價值與科學價值。

1 改進直覺模糊下知識鏈中知識協同風險評價權重確定

1.1 評價指標體系的確定

本文研究采用問卷調查和專家訪談，調查了各省市20家知識型企業，又訪談了56位相關領域專家，其中包括相關領域的教授或者研究員11 名，副教授或者副研究員14 名，博士生20 名，其他專家11 名，發放總問卷 56 份，收回50 份，回收率 89.29% 再結合文獻［9］～［12］的研究，再根據知識鏈的生命周期理論，最終從知識本身風險、技術風險、組織合作風險和人員風險4 個方面進行知識創新視角下知識鏈中知識協同風險評價體系的構建［9-12］。具體指標如表1 所示：

表1 知識創新視角下知識鏈中知識協同風險評價體系

1.2 基于直覺模糊的指標權重的計算公式確定

直覺模糊專家權重取決于專家判斷信息的確定性、可靠性程度，知識鏈管理專家提供的直覺模糊信息越不確定說明專家對知識鏈中知識協同風險評價相關體系了解較少，則賦予較小的權重；反之，則賦予較大的權重，確定直覺模糊專家權重

所以專家權重的計算公式為：

1.3 改進的直覺模糊法下風險評價決策矩陣確定

邀請專家使用語言算子對風險指標的關系進行測度。通過語義表將原始的專家評價轉化為模糊數，風險指標的影響程度語義轉化如表2 所示。

表2 語義轉化

r個專家對知識鏈中知識協同風險評價指標掌握程度不一樣，按照專家的不同類型對專家的評價賦予不同程度的權重，如表3 所示。

表3 專家評價權重

對各專家模糊數權重及專家打分的初始值去模糊化，得m階直接決策矩陣I，初始值去模糊化包括以下三步。

第一，將模糊數標準化

利用專家訪談，分別為行業知識鏈專家（4 位）、相關領域知識鏈專家（4 位）、企業高層知識管理者（4位）、企業相關部門知識管理者（3 位）等15 位專家。給出原始的屬性權重，對他們的數據按照權重進行修正處理，得出模糊型的直接決策矩陣，利用公式（5）～（8）計算得出改進直覺模糊下的知識鏈中知識協同風險評價決策矩陣，如表4 所示：

表4 改進直覺模糊法下知識鏈中知識協同風險評價決策矩陣

根據以上公式（2）～（4），利用MATLAB 計算得出以下知識鏈中知識協同風險指標權重系數，如表5 所示：

表5 改進直覺模糊法下知識鏈中知識協同風險指標權重系數

2 EWM-CV 法下知識鏈中知識協同風險評價權重確定

2.1 基于EWM 的指標權重的確定

熵權法（EWM）針對無序系統一種定量的度量方法，它可以計算知識鏈中知識協同風險指標權重系數，當知識協同風險指標的信息熵值越小，該指標提供的信息量越大［14］，從而權重系數賦值越大；反之，該指標提供的信息量越小，從而權重系數賦值越小。熵權法相對于主觀賦權值法，具有精度較高客觀性更強等特征，能夠更好的解釋知識鏈中知識協同風險指標的結果。

選取上述相關行業專家15 名，對14 個風險指標進行評分，發給每個專家指標列表，按照步驟反復核寫、填寫，每個專家對知識創新視角下知識鏈中知識協同風險指標進行標記打分，風險指標評分值域為，得到專家打分表，如表6 所示：

表6 熵權法專家打分表

知識鏈中知識協同風險指標進行評價，利用熵權法確定指標權重的步驟：

根據以上步驟可以利用MATLAB 計算得出以下知識協同風險指標權重系數如下表7 所示。

表7 EWM 法下的知識鏈中知識協同風險指標權重系數和排名

2.2 基于CV 的指標權重的確定

上述基于直覺模糊法與EWM 法導致賦權的結果區分度并不大，為了彌補這一缺陷，引入CV（變異系數法）進行權重計算。CV 是衡量經濟統計數據差異的統計指標［15］，變異程度較大的風險指標，說明較好的區別知識鏈中知識協同風險的差異情況，應該賦予較大的權重。

我們選擇相關研究團隊，對知識創新視角下知識鏈中知識協同風險進行有效測度，進行測度的專家團隊具有一定相關知識研究、處于不同層次，具有不同的代表含義，一共有15 人組成，由這15 人分別給出評分，風險指標評分值域為，為了一定準確度，保留2 位小數。具體評分如表8 所示：

表8 CV 法下知識鏈中知識協同風險評價模糊決策矩陣

確定CV 法下知識鏈中知識協同風險指標權重系數的基本步驟：

對各個風險指標的變異系數進行歸一化處理，得到各風險指標的權重系數。

根據以上公式（10）～（12），利用MATLAB計算得出CV 法下知識鏈中知識協同風險指標權重系數如表9。

表9 CV 法下知識鏈中知識協同風險指標權重系數

2.3 基于EWM-CV 的風險指標組合權重的確定

兼顧權重的可區分度和可解釋性，基于EWM和CV 組合賦權公式為：

表10 EWM-CV 法下知識鏈中知識協同風險指標組合權重系數

2.4 改進直覺模糊與EWM-CV 法下最終組合權重的確定

兼顧權重的指標的科學性，消除風險指標人為評價隨機性、不確定性，建立了改進直覺模糊與EWM-CV 法下最終組合權重公式

表11 改進直覺模糊與EWM-CV 下知識鏈中知識協同風險最終組合權重系數

2.5 基于改進的DEMATEL 的綜合影響矩陣計算

根據知識鏈中知識協同風險的特點，利用ITFN（梯形直覺模糊集理論）的運算步驟，再對DEMATEL 方法進行改進處理［16］，構建了ITFNDEMATEL 方法，具體步驟如下。

（1）知識協同風險因素確定。確定知識鏈中知識協同風險因素集合，有14 項待評風險因素，，然后確定專家風險評估的權重向量為。

（2）構建專家直覺評分集。專家對于各知識協同風險因素之間的影響程度進行最小與最大可能影響程度的判定，ITFN 轉化的十級語言評價如表12所示，并構建專家直覺評分集，其專家評價結果見表13 所示。

表12 梯形模糊數轉化的十級語言評價集

表13 知識鏈中知識協同風險因素的專家直覺評分集

表14 知識鏈中知識協同風險影響度、被影響度、中心度、原因度

基于改進直覺模糊與EWM-CV 法下最終組合權重和改進的DEMATEL 法的結果，計算中心度值與知識鏈中知識協同風險指標各權重的乘積，得出知識鏈中知識協同風險因素各綜合影響度，綜合影響度可以準確判定各知識鏈中知識協同風險因素的重要性，可以降低最終組合權重系數和ITFNDEMATEL法的主觀局限性與片面性，具體公式如下：

表15 知識鏈中知識協同風險因素綜合影響度

3 知識創新視角下知識鏈中知識協同風險控制模型

根據以上風險評價結果的分析，提高知識共享能力、隱性知識共享性、知識協同意愿、知識轉移能力等是對知識鏈中知識協同風險降低的關鍵手段。本文構建如下知識創新視角下知識鏈中知識協同風險控制模型。

3.1 基于激勵機制的知識創新視角下知識鏈中知識協同風險管控模型

3.2 基于內隱性知識共享程度的知識創新視角下知識鏈中知識協同風險管控模型

知識創新視角下知識鏈中知識協同時要追求整體效用最大化，知識鏈進行知識協同過程中，知識鏈中知識提供方的隱性知識共享程度設為，設為知識共享程度系數，為外界不確定性影響因素［19］，知識鏈中知識提供方的隱性知識共享的收益對數函數為：

由式子（33）可得：

由式子(34)可知：知識鏈中知識提供方的隱性知識共享收益跟知識提供方的知識共享程度成正比。

根據成本函數一般具有凸性條件，設知識提供方的隱性知識共享成本系數為，假定知識發送方隱性知識共享成本函數為:

由式子（36）可得：

3.3 基于知識聯盟的知識創新視角下知識鏈中知識協同風險管控模型

從上述的知識聯盟合作規則可知：知識鏈中知識聯盟創造的知識收益由知識聯盟成員投入知識共享量決定，當知識鏈中知識聯盟成員協作意愿程度越高，獲取知識收益總量就越多。當知識鏈中知識聯盟中承擔知識協同風險的承擔數量越大，獲益比例就越大。投入的知識量越多，獲取知識協同的獲益數量越高。因此建立知識鏈中知識聯盟這種合作模式，可以對知識鏈中知識協同風險進行有效控制。

4 結論與分析

（1）從知識協同風險最終組合權重系數可知：知識共享能力、知識內隱性與知識轉移能力、知識協同意愿、利益分配的明確性、知識學習能力是知識鏈中知識協同的重要風險指標，文化差異程度、知識平臺的共享效率、知識協同動機對知識鏈中知識協同風險影響程度不大。

（2）知識協同是知識鏈上重要環節，降低知識協同風險，需要提高知識鏈的知識轉移能力與知識共享能力、內隱知識的顯性化程度，增加知識鏈雙方或者多方的知識協同意愿，促進知識協同質量與效果的提升。知識協同如果沒有明確的利益分配制度，知識鏈成員會出現內部矛盾，因此，在知識協同過程中要明確資金的分配方案、知識產品的歸屬問題。

（3）增強知識學習能力可以加快知識鏈的知識更新效率、促進知識創新，有利于知識協同創新活動平穩的進行。知識鏈中隱性知識存在內隱性，該特征增加了知識轉移與知識吸收的難度，因此，需要提高知識鏈中隱性知識共享意愿，重視知識分享者的自我效能感提升，建立完善激勵機制，引導隱性知識共享時的自我效能感，降低隱性知識的內隱性，促進隱性知識顯性化。

（4）知識鏈中部分成員由于道德風險與逆向選擇的存在，容易導致成員之間信息不對稱，引發信任風險。因此，構筑知識鏈中知識協同的信任機制，建立一套完善、科學、激勵性的知識鏈信任評價機制，提高知識鏈中知識協同的整體績效，促進知識鏈中知識溝通，及時并準確地傳遞有利于風險管控的有用信息，實現知識有效傳播與知識創新，維持知識協同活動的正常運行。