心理学视角下研发团队知识共享影响因素研究

摘要：本文将企业研发团队内部知识共享过程划分为“个人与IT系统之间的知识共享”、“个人与团队其他成员之间的知识共享”以及“个人与团队之间的知识共享”3个过程，并借鉴认知心理学和社会心理学两方面的研究成果来深入探讨以上3个过程的影响因素，然后采用层次分析法对以上影响因素进行赋权，以此评判出这些影响因素的相对重要性及若干关键因素。

关键词：研发团队：知识共享：心理学：层次分析法

中图分类号：C931　文献标识码：A　文章编号：1672－3309(2009)03－0073－04

一、绪论

随着环境的快速变化，研发工作日益成为企业成功的关键。而Nehapiet&GhosMl(1998)认为，知识创新必须通过资源(包括资讯与知识)的交换与组合才能实现。因此，卓有成效的研发工作在很大程度上取决于研发团队的知识分享。

通过文献回顾，我们将知识共享影响因素的研究内容归纳如下：在组织层面，包括领导者(Pfeffer，1998；Stauffer，1999)、组织文化(邓建友、周晓东，2005)、激励机制(曾萍、蓝海林，2005)和组织结构设计(Jelan&Shah，1997；Purser，1992)；在人际层面。包括信任(Abramn et a1，，2003)和交流(Freeman，1994)；在知识共享的主体层面。包括分享意愿、知识需求动机(Spence&Helmreich,1983)、个性特征以及权力偏好、利益诉求(geek Wood Book&Young－Gul Kim，2002)；在知识共享的客体层面，包括将知识划分为显性知识和隐性知识两种(Pohnyi,1966)，将知识区分为个体知识、团体知识、组织知识和组织间知识(Nonaka＆Takecuhi，1995)以及通过将数据(Data)、信息(Information)和知识(Knowledge)的对比来深入探讨知识的概念和特征(Beynon－Davies，2002)；关于知识共享手段的研究，包括纯IT技术手段的RDF、Ontology和管理手段中的组织手段、文化手段、制度安排等(樊治平、孙永洪。2006)。

然而，我们发现这些研究并没有对知识共享者及其共享过程的心理因素予以充分重视，比如人们如何才能更好地表达知识、学习知识。为什么有些人不愿意向他人分享以及在什么情况下不愿意，个人在团队中学习、分享知识如何受到他人的影响等等，这样就造成对于知识共享过程以及影响因素的研究缺乏足够的解释力并具有片面性，进而影响激励机制的针对性和可操作性。

因此，本文拟借鉴社会心理学和认知心理学领域的有关研究成果，以企业研发团队的知识共享过程为例，首先，区分研发团队内部主要知识共享过程类别；然后。识别出相关的影响因素并建立影响因素指标体系；最后，运用层次分析法对以上指标体系进行赋权，以此评判出以上影响因素的相对重要性及若干关键因素。通过这些工作试图为知识共享在心理层面的研究做出尝试。同时也为提出相应的激励机制打下基础。

二、研发团队内部知识共享过程类型的划分及其影响因素

(一)研发团队内部知识共享过程类型的划分

Hansen＆Nohria(1999)通过对国外著名咨询公司的研究。将知识共享模式归纳为编码管理模式和人物化管理模式两种。焦东(2002)认为，编码共享模式是指知识与知识开发者的剥离并经过筛选、审查、重新编撰后存储于数据库中，以供人们随时反复调用的策略：人格化模式是指知识主要通过直接面对面的接触来实现共享的策略。另外，疏礼兵(2008)的调研结论(研发团队知识共享和转移的主要手段是文档共享和人际交流两种)也验证了以上两种模式划分的正确性。而Powell(1986)认为，组织学习是一个知识在不同组织或个人之间转移的过程，顺畅的学习机制将有助于知识的获取与运用。由此可见，研发团队内部的知识共享过程本质上也是一个团队学习的过程。

综上，我们将研发团队内部的知识共享过程归纳为“个人与IT系统之间的知识共享”、“个人与其他团队成员之间的知识共享”和“个人与研发团队之间的知识共享”3个过程。

(二)心理学视角下研发团队知识共享过程及其影响因素分析

1、个人与IT系统之间的知识共享

这类知识共享活动包括知识拥有人向IT系统贡献自己的知识和个人从IT系统中获取自己需要的知识。前者主要受到个人表达能力的影响。Reed&De－Filippi(1990)和Simonin(1999)认为，知识的内隐性、复杂性和特定性3个特征会妨碍知识转移与沟通的进行，即基于语言结构知识的知识组织、提取、输出能力是个人表达能力的基础和决定因素。后者主要是个人学习能力。Vygotsky(1962)认为，人的认知加工过程是由生理成熟、环境事件以及个体自身认知加工三者共同作用的产物，生理成熟指大脑发育程度、肢体感知能力、语言能力等；环境事件包括物理环境(如场所)、习俗、文化等；个体认知加工能力则可以理解为个人对环境事件刺激的理解能力，而这又与个人已有记忆(如专业知识和工作经验)和思维能力(逻辑思维和形象思维)等相关(J.Blake，1990)。另外，语言相对论(Lingtlistic Relativity)认为，持有不同语言的人有着不同的认知系统，并且这些不同的认知系统又会影响这些持有不同语言的人思考世界的方式。因此，这部分的主要影响因素可以归纳为个人表达能力、记忆、思维能力、语言。

2、个人与研发团队其他成员之间的知识共享

这类知识共享活动包括知识拥有者将自己的隐性知识通过编码为文档、语言描述等形式外化为显性知识供他人参考或通过个人亲身演示等方式向知识，接受者传递知识，而知识接受者则通过聆听、干中学、观摩等方式获得他人的知识。这部分的主要影响因素有：基于“成本一收益”分析的博弈、知识落差、人际吸引、信任、团队成员之间的背景差异、IT系统的易用性和有效性。其中：

“基于‘成本一收益’分析的互相博弈”是指在考虑行为人分享知识后对方是否也会分享，以及当对方分享知识后自己如果不分享的情况下他自己的成本与收益，进而做出是否分享的决策；“知识落差”是指知识共享双方拥有知识的相似程度(Hamel，1991)，较大的知识落差将使知识提供者无法了解知识接受者的知识需求与认知障碍，知识接受者也无法有效地吸收知识提供者的知识：“人际吸引”对于建立知识共享双方友好关系的作用是不言而喻的，认知心理学认为。其影响因素包括：时空接近效应指我们看见并与之交往最多的人往往是最有可能成为我们的朋友的心理效应，包括地理上的接近性和通过互联网等虚拟手段建立亲近关系：彼此相似性指对方与自己在兴趣、态度、价值观、背景或者个人因素的匹配程度：人

际风格指我们会被那些在人际风格与沟通技巧与我们相近的同伴所吸引；另外，还包括外表的吸引力、对方人格魅力等。个人背景差异是指包括教育、国家、民族、地域、习俗等方面的差异。

3、个人与团队之间的知识共享

这类知识共享活动包括个人作为团队成员参与团队活动、向团队贡献自己的知识。也通过自己的行为影响团队运作：团队成员之间互动所形成的团队文化、团队规范等知识传递给个人并对其产生影响。主要影响因素有团队心智模式、团队领导风格、冲突管理制度、信息性从众行为、规范性从众行为和偏见。团队心智模式是指团队(组织)中成员共享的知识和信念结构，这使团队成员以相似的方式来描述、解释和预测社会事件、协调彼此的行动。团队心智模式其实就是建立一种团队非正式规范并在此规范指导下互相配合、协调一致。对于团队领导，Hollander(1985)认为，领导是对团体行为与信念施加较大影响的人，他们引发活动、下达命令、分配奖惩、解决成员之间的争论以及促进团体向着目标迈进。研发团队成员是典型的知识型员工。因此，团队领导必须采取民主、开放的领导风格，否则就会打击团队士气和压制不同意见表达。对于团队成员合作中出现的冲突现象，心理学研究认为，其主要原因是利益与矛盾的存在和对这些利益与矛盾的知觉。还有对他人行为的错误归因。对于研发团队的知识共享来讲，不同观点的碰撞与激发是创新产生的重要途径，但要将其控制在一定范围和水平内，因此，有效的冲突解决机制是必不可少的。

信息性从众行为是指“我们把他人视为指导行为的信息来源而相信其对某种模糊情景的解释比自己更正确。进而顺从他人的思想或行为”，比如，在研发团队中，成员由于对某个问题的理解不如别人透彻，因此会出于“我可能是外行”的顾虑而不提出自己的看法，依赖和顺从他们的意见。但我们认为，如果那些人的意见恰恰是错的、而且又没有人反对，那么就可能导致整个团队的失败。规范性从众行为是指我们为了获得他人的喜爱和接纳而采取从众的行为。这类行为也会导致个人公开地顺从团体的信念和行为，但可能在内心并不一定赞同。所谓偏见是指不管成员之间的差异性而将对方的某些特征扩展到所有与这个人具有相同背景的其他全体成员，或与之相反，将与这个人具有相同背景的其他全体成员的特征简单地理解为对方的特征，比如A爱吃辣椒，而A是四川人，所以所有的四川人也都爱吃辣椒：或者四川人爱吃辣椒。而A是四川人，因此认为A也一定爱吃辣椒。这种偏见往往会使人们对问题不能客观、全面的考虑而产生判断错误或误解。

三、关键影响因素识别――基于层次分析法(AHP)

本文的研究无论是影响因素的识别还是问卷调研过程都是以定性与定量相结合的方式进行。因此。选择层次分析法(AHP)并邀请专家填写问卷来对各种影响因素进行赋权和排序，以识别出关键影响因素。

(一)构造层次结构模型

根据前面识别出的研发团队运作过程中知识共享影响因素，我们构造了层次结构模型。目标层是研发团队中知识共享影响因素体系：目标层下包括个人与IＴ系统之间的知识共享、个人与团队其他成员之间的知识共享、个人与团队之间的知识共享3个准则层，准则层下面是方案层。如图1。

(二)构造判断矩阵及其一致性检验

本文邀请了若干位研发领域的学者填写判断矩阵，之后使用Matlab7.0对各个判断矩阵执行相关计算和调整后，得到3个准则层及准则层之间的CI为0.0430、0.0514、0.0587、0.0059，均小于0.1，说明通过了一致性检验。其次，对各个矩阵之间是否具有满意一致性进行检验。分别得到RI=0.9、1.24、1.24、0.58。进而计算出CR分别为0.0478、0.0415、0.0473、0.0907，因此，断定各个矩阵之间具有满意一致性。

(三)层次单排序和层次总排序

由上文结果，通过计算各个判断矩阵的特征向量W并作归一化处理。得到3个准则层所辖方案层各指标之间的相对权重以及3个准则层之间的相对权重，进而通过层次总排序得到相对于“研发团队中知识共享影响因素”的各个方案层之间的相对权重。并根据其相对权重的大小按照降序排列得到了各自的合成权重序列，如下图。

四、数据分析与结论

3个准则层之间的相对权重，按由大到小排序依次是个人与团队之间的知识共享(C)、个人与团队其他成员之间的知识共享(B)、个人与rI－系统之间的知识共享(A)，说明个人与团队之间的知识共享重要性要大于其他两种形式。进一步可以说明。团队学习和团队成员个人之间的互相学习的重要性大于个人学习。

而从总排序来看，相对于其他影响因素，规范性从众行为的重要性程度最高，我们认为。这可能与中国传统文化对研发团队成员心理产生的负面影响有关。费正清就“为什么中国会在近代会落后于世界”的文化层面原因分析时认为，“中国的传统是很重视集体(指的是家族而非国家)，强调服从权威，不能培养独立自主的人格”，“中国文化的动机模式是依赖式的而非自主型”。因此，在研发工作中就会出现避免自己被团队其他人孤立而不发表不同意见，因为担心自己提出的独到见解会被认为是为了哗众取宠或者是在刻意表明自己的与众不同：或者是团队其他成员为了维护团队的和谐一致而排挤不同意见或者造成对不同意见的压制等等。

排名第二的影响因素是团队心智模式。这说明统一的价值观和行为规范对于团队中知识共享也是有重要影响的，但这种因素与规范性从众行为似乎存在着互相矛盾，因为如果团队要实现有效的知识共享。团队成员之间必须建立一套较为一致的价值观和行为规范。这样他们才能“有共同语言”，但如果这种一致性过强就会产生规范性从众行为而反过来制约知识共享，因此在实践中要做好二者的平衡。对于排名第三的“人际吸引”，我们认为这对于研发团队成员之间知识共享行为的影响是不言而喻的，因为只有相互吸引才能够激发彼此主动的交流。才能分享知识、协同工作。但从结果来看它的排名较为靠前，说明其重要性更大。这个应当引起注意。而其他影响因素的权重较低，因此不再赘述。