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知識共享途徑選擇研究論文怎么寫 知識共享途徑選擇研究論文的原因
日期:2023-02-27 16:43:12    编辑:网络投稿    来源:网络资源
知識共享途徑選擇研究論文  企業員工將知識共享給同事的途徑有兩種:  編碼化(codification)和人際化(personalization )。現有文獻假設知識的價值在共享過程中不隨時間
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      企業員工將知識共享給同事的途徑有兩種:

    知識共享途徑選擇研究論文

      編碼化(codification)和人際化(personalization )。現有文獻假設知識的價值在共享過程中不隨時間變化,員工權衡報酬模式和知識失真程度,在兩種途徑間進行選擇。但是,現有文獻忽略了知識的“時效性”,即知識的價值隨時間推移而降低(知識會“過時”)。這種時效性使得知識的價值在共享過程中動態變化,由此,員工對知識共享途徑的選擇將受時間因素影響。論文構建數理模型,分析知識時效性對員工知識共享途徑選擇的影響。該模型與現有文獻的區別:(1)引入時間維度;(2)加入知識時效性;(3)考慮員工異質性。

      論文將知識分為兩種類型:

      (1)強時效性知識,其價值隨時間推移快速降低,在較短時期后,將完全失去價值(如關于市場環境近況的知識);(2)弱時效性知識,其價值隨時間推移緩慢降低,在較長時期內,可保持部分價值(如關于技術基本原理的知識)。

      每位員工擁有不同的初始知識量(專家>普通員工>新手)和知識類型(強/弱時效性),即員工可分為六類。員工成為知識需求者的概率不變。員工成為知識供給者的初始概率由其初始知識量決定,該概率隨時間推移而變化。由于不同知識的價值變化速度不同,擁有強(弱)時效性知識的員工,成為知識供給者的概率隨時間推移而降低(增加)。員工可通過兩種途徑共享知識:(1)編碼化。員工將知識錄入數據庫,當知識被同事下載時,得到一次性、確定的獎勵。該途徑傳遞知識的速度快,員工獲得的報酬確定,但知識失真程度不確定。(2)人際化。員工個人之間私下交流,并期待未來某期來自知識接受者的知識回報(互惠)。該途徑傳遞知識的速度慢,員工獲得的報酬不確定,但知識失真程度很小。員工基于經濟人假設,對兩種途徑的收益和成本進行比較,從而決定自己的選擇。由于知識的時效性,員工的選擇受時間因素影響。模型中,時間因素是員工間知識共享的平均周期,簡稱“共享周期”。

      研究結果如下:

      (1)知識時效性的影響。員工對知識共享途徑的選擇,隨共享周期的變化而變化。根據共享周期的取值變化,可劃分出三個區間。在不同區間中,員工的.選擇不同,其選擇是以下三種情況之一:編碼化、人際化、兩種途徑的混合模式。三個區間的分界點由員工“利潤最大化”原則決定,員工的初始選擇由其初始知識量決定。

      (2)員工異質性的影響。擁有不同類型知識的員工:在同一共享周期下,對知識共享途徑的選擇不同;當共享周期變化時,其選擇的變化趨勢也不同。當共享周期逐漸增大時,①擁有弱時效性知識的員工:新手的選擇依次為“編碼化—混合模式—人際化”,專家的選擇為“人際化”,普通員工的選擇依次為“混合模式—人際化”;②擁有強時效性知識的員工:新手的選擇為“編碼化”,專家的選擇依次為“人際化—混合模式—編碼化”,普通員工的選擇依次為“混合模式—編碼化”。

      (3)參數分析。知識共享潛力、編碼報酬和知識時效性將影響上述三個區間的寬度。一般而言(個別特殊情況例外):當編碼報酬增加時,員工選擇人際化(編碼化)途徑的區間變窄(變寬)、選擇混合模式的區間變寬;當知識共享潛力增加時,員工選擇人際化(編碼化)途徑的區間變寬(變窄)、選擇混合模式的區間變窄;當擁有知識的時效性越強時,員工選擇人際化(編碼化)途徑的區間變窄(變寬)、選擇混合模式的區間變窄。

      理論貢獻方面:

      前人研究均忽略了知識的時效性,論文建立新的模型,引入時間維度、加入知識時效性并考慮員工異質性。該模型與前人研究相比:(1)完整地刻畫了員工選擇隨共享周期變化的過程。前人研究結果可視為論文模型的特例(當知識共享潛力、編碼報酬或知識時效性等取特定值時)。(2)揭示了知識時效性對員工選擇的影響。該模型發現,由于知識時效性的影響,知識共享潛力對人際化途徑的促進作用僅限于某些區間。(3)區分了異質性員工的行為。該模型顯示,初始知識量和知識類型的差異將導致員工行為的差異。

      實踐意義方面:

      論文表明,在知識共享過程中,應在正確的時間,將正確的知識,以正確的途徑,共享給正確的人(即應注意主體、客體、途徑、時間這四個要素的匹配)。公司在管理員工的知識共享行為時,應重視員工的知識基礎(知識量和知識類型)差異,根據員工的動態選擇行為規律,靈活地調整知識共享策略,有針對性地制定不同的激勵措施。

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