精益知識管理能力的維度劃分與檢驗
——基于扎根理論

張 博，牛占文，王小秋

（天津大學管理與經濟學部，天津 300072）

1 研究背景

知識資本早已成為企業提升運營績效和獲取競爭優勢的基礎，精益生產的研究熱點也從如何引入各種精益生產工具轉向對已有精益生產工具進行整理和改進，對現有精益知識的有效管理成為企業精益績效提升的關鍵［1］。通過對已有精益知識的管理，可以提供快捷有效的知識來源，同時降低精益知識獲取成本，激活精益知識存量，加快精益知識的創新速度以及對新知識的應用速度。目前對理論界來說，有必要從知識管理的視角展開精益生產實施的進一步研究；對實踐界來說，更應重視精益生產實施過程中各種精益知識的整理和應用，從知識管理能力的視角科學地剖析精益生產與精益績效管理路徑等問題亟待研究和解決。因此，梳理精益知識管理能力的具體含義和維度劃分具有重要的作用［2］，尤其是相關測度量表的制定會直接影響實證研究中數據分析的有效性。

在已有相關研究中，針對知識管理能力的理論體系研究成果較多，對知識管理能力的概念及結構組成等都有涉及，相對比較成熟，但是對于知識管理能力的研究范圍比較模糊，并沒有將之放到具體的情境之中［3］。正如有學者研究指出，在實證分析過程中如果沒有給出研究對象的概念界定或沒有適用的情境限制，實證分析的結果將缺乏信度和效度，研究的理論性將大打折扣［4］。經過搜索和查閱國內外相關文獻資料，本文發現現有的研究對于精益知識管理能力的分析較少，對其維度的構成和劃分更是鮮有研究定論，已有的研究成果也多是直接通過文獻或理論分析得到的，缺乏通過實證研究的驗證。

綜上，本文將知識管理能力引入到精益實踐這一具體的情境之中，試圖建立精益知識管理能力的量表來探討知識管理能力。由于精益知識管理能力的維度劃分尚無成熟的理論模型，因此選用扎根分析方法可以彌補單個案例所得結論說服力不足的缺點。本文運用扎根理論，以采用精益實踐工具的企業為樣本，通過焦點小組討論和半結構化訪談的方式收集企業的原始資料，并以此原始資料為基礎歸納總結關鍵詞，抽取精益知識管理能力的主要特點，構建精益知識管理能力的維度，確認精益知識管理能力的評價量表。為了保證所得量表的有效性，本文采用統計分析中的因子分析方法對量表的信度和效度進行檢驗，以期為后續精益知識管理能力的研究奠定理論基礎。

2 概念界定與文獻回顧

2.1 精益知識管理能力的界定

對精益知識管理能力進行概念界定，首先要了解知識管理能力概念的由來，因為精益知識管理能力是一般知識管理能力在精益實踐活動情境下的拓展和延伸［5-7］。目前關于知識管理還沒有統一的定義，我國國家標準化委員會將知識管理定義為：對知識、知識創造過程和知識的應用進行規劃和管理的活動。這一定義通熟易懂，因此被廣泛引用。后來學者們在此定義基礎上，分別從廣義和狹義兩個方面對知識管理進行擴展。廣義知識管理包含兩方面內容，一是對知識本身的獲取、整理、儲存、傳播和利用的過程進行管理，二是對與知識相關的各種有形資產和無形資產的研究。知識管理是工具、是過程、是方法，也是一種管理理念［8］。

本文以已有的知識管理能力研究為基礎，并結合精益實踐管理理論，對精益知識管理能力進行概念界定。在本文中，精益知識管理能力是指在精益生產過程中，對所用到的各種精益生產工具、知識等進行獲取、整合和應用的能力，確保企業的精益實踐活動取得持續良好的發展。需要指出的是，本文所探討的精益知識管理能力的主體，即本文的研究對象指的是進行精益實踐活動的企業。

2.2 精益知識管理的過程

知識管理本身是一個運行過程，其中比較有代表性的是Nonaka等、Szulanski和Gother關于知識管理過程的研究。Nonaka等［9］提出知識管理過程開始于個體的隱性知識，然后經過普及、處理、集成和吸收等階段，最終轉化為組織層次的隱性知識，并且這個過程往復循環，促進了個體與組織的知識逐漸擴張。Szulanski［10］在研究中提出，知識管理過程應當從事前準備、實施執行、調節控制、整合集成等4個階段去研究和分析。Goth［11］則從知識管理的知識源、知識接收方以及轉移情景去研究知識轉移的績效及其競爭機制。知識管理來源于知識管理動機，其動機又表現在知識管理各方參與知識轉移的意愿程度，這影響著知識管理的過程、機制以及績效，如企業之間以及研究比較多的跨國母子公司之間的知識傳遞與知識共享。英國學者Alice［12］在Szulanski［10］的四階段模型基礎上系統提出了知識內嵌概念，認為知識內嵌于企業的背景文化、交流模式、實施流程以及職位高低中，很難離開這些情景因素而單獨實施知識轉移，根據這些情景產生的知識轉移情景模式可以更有效地支持知識轉移雙方在一定情景中的溝通和交流。

通過以上分析可以看出，實施完整的知識管理過程主要包含以下幾個環節：第一，知識管理需求的產生；第二，選擇需要管理的知識；第三，確定知識管理的手段和方式并對知識本身進行編碼處理和傳遞；第四，對所接收的知識進行解碼處理然后吸收；最后，在企業內部完成知識學習、共享、整合和創新過程，實現知識向價值轉化。

3 研究設計

3.1 研究方法選擇

本文之所以選擇扎根理論方法來解析精益知識管理能力的維度，具體原因如下：

（1）本研究屬于探索性質的研究，要研究的是精益知識管理能力的維度劃分，扎根理論方法是較為合適的研究方法。首先，扎根理論方法是一種通過經驗總結的定性研究方法，它可以清晰地展現出企業在精益生產過程中精益知識管理的全路徑，通過多案例間的反復對比和重復，有助于全面深入地了解精益知識管理能力在精益生產過程中對精益績效的作用機理，對現有的理論進行補充［13］。

（2）針對精益知識管理能力的維度劃分，現有文獻尚無成熟的統一標準，無法直接地引用或借鑒，特別的，扎根理論適用于研究理論體系不夠完善、存在空白點的領域。因為，扎根理論方法通過持續比較、反復分析資料，從資料中提取概念、建立理論，其精髓在于所得的理論均來自于實際的案例。但是同其他定性分析方法主觀性較強不同，扎根理論方法具有標準的編碼程序，彌補了普通定性分析方法缺少規范的操作方法、理論形成難以讓人信服的缺陷。

3.2 樣本選取

為了使所選案例充分反映出本文的研究主旨，同時增強研究結論的說服力，本研究在案例的選擇方面遵從以下準則：（1）所選企業均為實施精益生產的企業，但是來自于不同的領域，如食品企業、機械制造企業、保險企業等，保證了研究結論具有較為廣泛的一般性；（2）所選企業的精益化程度不同，但均對精益生產十分重視，試圖建立較為完善的精益生產管理制度，相關數據資料較易獲得且描述比較詳細，以滿足扎根理論方法后期編碼要求。

Netland［14］建議多案例研究的案例數最佳為3～6個，為了盡可能擴大扎根理論分析中開放式編碼的研究覆蓋范圍，本文選擇5個不同行業的精益生產企業進行實證研究。遵循以上原則，本研究選擇了機械制造業的鄭州煤礦機械集團股份有限公司、食品制造業的君樂寶乳業集團、保險行業的中華聯合財產保險天津公司、供水行業的天津市自來水集團通用水務有限公司、重工制造業業的濰柴動力股份有限公司。這5家企業（以下簡稱“樣本企業”）均是各自所在行業的佼佼者，實力較強，擁有資源較多，且實施精益生產的時間較長，具有一定的精益生產水平。

3.3 數據收集

本文主要以生產企業為研究對象，通過對這些生產企業進行走訪分析來發掘精益知識管理能力的維度特征。之所以選擇這些生產企業作為研究對象，是因為精益生產活動最初出現在生產企業中，發展至今，相比其他類型的企業，生產企業的精益生產活動較為成熟。

（1）數據收集方法。本研究采用Yin［15］提出的三角測量法收集數據，以保證實證研究結論的信度和效度。通過整理二手數據、企業實地調研、半結構化訪談等多種數據收集方式相結合的方法，對不同來源的數據進行補充與驗證，有效地避免了數據失真和偏差。本文一方面通過網絡或者企業宣傳冊等直接查詢樣本企業的公開資料，如企業高管、精益專家對企業精益案例發表的評論或在公開場合發表的精益生產演講，企業內部精益生產的統計數據、會議記錄、年度報告等；另一方面通過實地訪談，整理訪談內容，形成文字資料。在訪談之前，首先確定訪談提綱，并針對不同類型的訪談合理安排訪談時間，如規定半結構化訪談的時間為1 h、焦點訪談小組的訪談時間為1.5 h～2 h。在訪談過程中，首先向受訪者說明本研究的目的和意義，這樣可以使受訪者更好地配合訪談，使我們能夠挖掘出更多有效的信息，同時做好相關的記錄，以保證訪談信息的完整性。這樣通過與受訪者之間面對面的交流和溝通，能夠得到一些無法直接查詢到的隱性知識，這部分隱性知識對精益知識管理能力維度的劃分有重要的意義［16-18］。

（2）訪談提綱的確定。為了對精益知識管理能力進行維度劃分，需要對精益知識管理能力的概念、構成等內容進行訪談，訪談提綱的主要內容包括：1）企業概況，包括企業名稱、類型、規模、發展歷程、主營業務、主要產品、市場競爭力等；2）企業精益生產水平，包括是否采用精益生產工具、何時引進的精益生產工具、都使用了哪些精益生產工具、這些精益工具的使用對企業的精益績效有哪些影響；3）精益知識管理水平如何、企業為精益知識管理做了哪些努力、是否有專門進行精益知識管理的平臺或者專門工作人員、這些管理對精益績效有哪些影響；4）企業是否會組織員工學習精益生產知識、這種學習對企業精益生產績效有何影響；5）企業各部門的精益水平是否一樣、精益程度不同的部門如何縮小差距；6）外部環境對企業的精益知識管理有何影響、企業的精益生產能否隨著環境的變化作出及時的調整并如何做到。通過這些問題，本文試圖發現和尋找精益知識管理能力的關鍵特點，進而對其進行維度劃分。

（3）訪談對象。本文在選擇訪談對象時，要求受訪對象對企業的精益生產運作比較熟悉，同時具有相應的管理知識和語言表達能力，這樣能夠較好地提供本研究所需的信息。基于此，本文選取樣本企業中工作時間較長的中層及以上領導如生產部門經理、項目負責人等作為訪談對象（以下簡稱“樣本”），具體情況如表1所示。

表1 樣本企業及人員訪談概況

4 精益知識管理能力的扎根理論分析

4.1 開放式編碼

為了保證精益知識管理能力的概念和范疇分類的合理性、全面性和科學性，在進行開放式編碼的過程中，本文求助于外部相關的專家一起進行分析。在訪談和資料收集的過程中，本文與企業負責精益生產、精益知識管理的領導、專家進行多次交流，對已經提煉出的概念和分類范疇重復進行多次篩選，最終選定出86個精益知識管理能力相關的概念或術語。本文對這些概念及術語統一編碼，序號為“a+”。在已得出的概念中，一些概念的意義極為相似，我們對其進行進一步的歸類，將意義相近或重復的概念歸為一類，定義這些類別的序號為“A+”。本文選取的精益知識管理能力共有17個范疇，分別為：A1知識獲取渠道、A2知識獲取硬件設施投入、A3精益思想的轉變、A4環境感知、A5推廣過程、A6高層參與、A7經驗交流、A8知識歸類、A9知識平臺、A10知識編碼、A11投入柔性、A12快速改進、A13知識總結、A14權責明晰、A15專職部門、A16專家支援、A17目標調整。具體見表2所示。

表2 樣本訪談資料的開放式編碼分析結果

表2 （續）

4.2 主軸編碼

在通過開放式編碼分析確定概念和范疇之后，本文又進行了多次的比較和討論，根據這些概念之間的相似性對其進行相似性聯結，即主軸編碼。主軸編碼的主要作用是探索概念范疇的關聯性與相似性［19］。本文通過文獻分析和KJ歸類法對本文基于開放式編碼得到的86個概念和17個范疇做進一步的歸類，針對動態的環境變化，將這些概念和范疇放在精益生產的情境之中，通過分析精益知識管理能力的構成從而提高精益績效，得到了精益知識管理能力的3個主要范疇和13個次級范疇，具體見表3所示。

表3 樣本訪談資料的主軸編碼分析結果

為了保證分類結果的準確性和適用性，本文邀請了領域內3位相關專家運用KJ法再對上述本文所得概念范疇進行主體歸類，通過分析與討論，此次歸類的結果幾乎與本文之前的歸類一致。

4.3 選擇性編碼

主軸編碼結束后，對經過主軸編碼得到的概念范疇進行系統分析得到核心范疇，并將核心范疇歸類到編碼上的過程稱為選擇性編碼。張敏等［20］將選擇性編碼分為兩類，一類是故事線的方法，另外一類是專家背靠背的方式。選擇性編碼是扎根理論方法應用中非常關鍵的一步。本文選擇故事線的方法對精益知識管理能力概念進行選擇性編碼。選擇這種方式的原因是希望能夠將精益知識管理能力概念的邏輯結構及范疇分類自然地呈現出來。其故事線的發展大致如下：競爭日益激烈的環境下企業的競爭就是成本與效益的競爭，其實就是精益生產的優勢，因此如何利用精益生產將企業的生產制造成本降低，從而保持企業的能力與效益得到可持續發展就顯得十分重要。精益生產本身是一門學問，其內含的工具和實踐活動有很多，企業通過網絡和文獻進行精益生產知識的收集，并將隱藏的精益生產知識顯性化，實現企業精益生產知識的有序管理，從而打造學習型企業；同時企業合理地利用知識管理工具，通過設立專門的精益知識管理團隊保證各部門精益生產的流通能力；最后為了保持對動態環境變化的敏感性，調整企業對精益生產知識的獲取方式和方法，快速進行精益生產改進，保持企業持久的競爭優勢，提高精益績效及運營績效。綜上，本文認為，企業之所以要進行精益知識管理，是基于動態的競爭環境所采用的應對方式，也是適應外界激烈競爭的一種需要。上述整個故事線充分說明和解釋了精益知識管理能力的形成過程，勾勒出了精益知識管理能力的主要結構維度和構成要素，見表4所示。

表4 精益知識管理能力的構成維度

5 精益知識管理能力的驗證分析

5.1 研究目的和方法

5.1.1 研究目的

經過扎根理論分析，本文提出了精益知識管理能力的概念模型，初步明晰了其各個子維度的涵義，進一步本文將通過問卷調查來收集相關企業數據，運用統計研究等方法對精益知識管理能力的概念模型進行分析，同時參考以往的一些研究量表，結合本文上述研究結論開發出精益知識管理能力問卷。通過小樣本測試，在通過扎根理論分析所獲初始測量題項基礎上，通過專家反復討論分析，確定精益知識管理能力的最終量表，運用此量表進行大規模調研，并對調研所獲得調查數據運用因子分析方法檢驗精益知識管理能力的維度結構。

5.1.2 研究方法

在本次調研中，本文設定目標企業12家，共發放問卷500份，回收463份，剔除填寫不全或信息失真的問卷，最后得到有效問卷396份。在數據收集過程中，針對共同方法變異進行事前預防和事后檢驗，并將收集數據的多種渠道進行了差異性檢驗，結果表明，本文收集到的數據符合統計分析的要求。具體受訪人員資料見表5所示。

表5 調研問卷的統計性分析結果

5.2 探索性因子分析

5.2.1 KMO 和巴特利特（Bartlett）檢驗

當用因子分析檢驗效度時，首先需要滿足因子分析的前提條件，即題項之間具有較強的相關性，這反映在兩個檢驗指標上——KMO值和Bartlett球形檢驗值。其中，KMO值用于比較題項間簡單相關和偏相關系數，取值在0～1之間，根據其值判斷是否適合做因子分析的標準為：大于0.9，非常適合；0.8～0.9比較適合；0.7～0.8適合；小于0.5不適合。Bartlett球形檢驗值用以檢驗題項間相關系數是否顯著，如果顯著（即sig.＜0.05）則適合做因子分析。由表6檢驗結果表明，本研究調查數據的KMO檢驗值為0.905，說明該問卷適合進行因子分析；Bartlett球度檢驗結果顯示近似卡方值為2 697.596，數值比較大，顯著性概率分別為0.000、0.000（P＜0.05），因此拒絕Bartlett球度檢驗的“零”假設，認為本研究適合做因子分析。

表6 實證量表的KMO和Bartlett檢驗結果

總方差統計結果如表7所示，表示每個公共因子所解釋的方差及其累加和，提取方法為主成分分析法。從表7中看出，根據特征值大于1的基準提取了3個公因子，這3個公因子可以解釋的累加和達到65.726%。一般來說，累積貢獻率達到50%以上即符合標準，因此本研究的總方差解釋量符合標準。

表7 實證量表的總方差解釋結果

精益知識管理能力成分矩陣分析如表8所示，將維度分別用KA、KI、KU表示。由于KA5的載荷值小于0.5，因此將KA5進行刪除。結果表明，因子1在變量 KI1、KI2、 KI3、KI4、KI5上的載荷較高，將其命名為 KI；因子 2 在變量 KU1、KU2、KU3、KU4上的載荷較高，將其命名為KI；因子3在變量KA1、KA2、KA3、KA4上有較大的負荷，將其命名為KA。

表8 案例企業的精益知識管理能力成分矩陣

5.2.2 信度分析

本研究采用內部一致性系數，也就是最常用的克朗巴赫系數（以下簡稱α系數）進行信度檢驗。α系數分布在0～1之間，一般認為α等于0.7是一個較低的但能夠接受的臨界值；當α位于0.8～0.9之間時，認為數據的可靠性很高。本研究實證數據的信度結果如表9所示，說明數據具有較好的可靠性，本研究量表的信度檢驗可以通過。

表9 實證量表的信度檢驗結果

5.3 驗證性因子分析

本文利用Amos24.0軟件對結構方程模型進行估計與檢驗，結果如圖1所示，驗證性因子分析擬合結果見表10所示，各項指標均達標。

圖1 實證量表的驗證性因子分析結果

表10 實證量表的驗證性因子分析擬合結果

根據 Fornell［21］和 Marodin 等［22］的觀點，評估收斂效度的標準共有3項：（1）所有標準化的因子荷載要大于 0.5 且達到顯著水平（P＜0.05）；（2）組合信度（CR）要大于 0.6；（3）平均變異抽取量（AVE）要大于 0.5。由表11可知，本研究量表的收斂效度達標。

表11 實證量表的收斂效度檢驗結果

6 結論

本文基于扎根理論方法進行了精益知識生產能力的理論抽樣和范疇歸類，得到的主要研究成果如下：

（1）理清了精益知識管理能力的概念構成，將其分為3個維度，分別是精益知識獲取能力、精益知識整合能力和精益知識應用能力。對這3個主要范疇進一步進行內部特征的解析，可以分別進行次要范疇的劃分。

（2）通過扎根理論方法所構建的精益知識管理能力概念與一般的知識管理能力有所區別，是一般的知識管理能力的延伸與具體化。通過對我國實行精益生產的一些企業進行實地調研，提煉出的精益知識管理能力的概念范疇與維度具有一定的情景適用性，能更好地應用于我國的本土企業。

（3）在已有成果的基礎上更進一步地確定了精益知識管理能力各個主要維度的內涵，通過扎根理論分析方法進行的精益知識管理能力的維度劃分，所得到的結論與現有成果契合度較高，符合該方法的規范流程，具有可信性。