“雙循環(huán)”視角下企業(yè)知識轉(zhuǎn)移影響因素分析

房雅婷，王子龍

（南京航空航天大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院，江蘇南京 211106）

2020 年以來，黨中央多次強調(diào)要構(gòu)建國內(nèi)國際雙循環(huán)相互促進的新發(fā)展格局，這是中央為了實現(xiàn)社會主義現(xiàn)代化強國的目標，根據(jù)國內(nèi)外形勢變化所提出的重大發(fā)展戰(zhàn)略［1］，也是中央經(jīng)歷3 次國際經(jīng)濟沖擊（1998 年、2008 年、2020 年）后審時度勢，悉心謀劃的重大決策［2］。提升企業(yè)的科技創(chuàng)新能力是構(gòu)建“雙循環(huán)”新發(fā)展格局的重要舉措，沒有科技創(chuàng)新，便無法擺脫西方國家對我國的技術(shù)封鎖、實現(xiàn)經(jīng)濟高質(zhì)量可持續(xù)發(fā)展［3］。當(dāng)前知識經(jīng)濟時代，企業(yè)僅憑自身知識無法滿足科技創(chuàng)新的需要，但可以通過知識轉(zhuǎn)移方式實現(xiàn)企業(yè)間優(yōu)勢互補、成果共享，提升企業(yè)的知識存量和科技創(chuàng)新能力。知識轉(zhuǎn)移是知識管理的關(guān)鍵步驟，是知識改造與創(chuàng)新的基礎(chǔ)和前提，將知識轉(zhuǎn)移應(yīng)用于相關(guān)領(lǐng)域，能夠提升企業(yè)學(xué)習(xí)能力，實現(xiàn)企業(yè)知識存量的增長，為“雙循環(huán)”新發(fā)展格局構(gòu)建提供新動力。所以，研究企業(yè)知識轉(zhuǎn)移影響因素不僅是對“雙循環(huán)”新發(fā)展戰(zhàn)略的積極響應(yīng)，還是對提升企業(yè)科技創(chuàng)新能力的進一步研究，具有重要的理論價值和現(xiàn)實指導(dǎo)意義。

1 研究綜述

目前，相關(guān)研究主要集中于知識轉(zhuǎn)移的科學(xué)內(nèi)涵、效率測度及影響因素等方面。在知識轉(zhuǎn)移定義方面，如孟凡臣等［4］將知識轉(zhuǎn)移定義為知識的流動過程；Boyd 等［5］進一步強調(diào)知識的使用過程，認為知識轉(zhuǎn)移是指知識源的知識資源傳遞給接受者使用的過程。在知識轉(zhuǎn)移效率測度方面，如任澤中等［6］將主成分分析法與超效率包絡(luò)分析（DEA）方法相結(jié)合，評價江蘇省高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的知識轉(zhuǎn)移效率；趙大麗等［7］利用DEA 方法評價了我國2004—2008 年區(qū)域知識轉(zhuǎn)移效率。在知識轉(zhuǎn)移影響因素方面，如Esther 等［8］提出轉(zhuǎn)移雙方較大的文化差異將導(dǎo)致更多的歧義，從而阻礙知識轉(zhuǎn)移。Sarala 等［9］從企業(yè)并購的角度出發(fā)，研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)間社會文化（知識技能的互補性、企業(yè)雙方的信任水平以及文化整合方式）的差異性會影響并購企業(yè)的知識轉(zhuǎn)移水平；Harzing 等［10］從跨國公司的角度出發(fā)，利用13 個國家超800 家跨國公司的數(shù)據(jù)探討了外派人員對于特定知識轉(zhuǎn)移效率的提升作用；Wei 等［11］結(jié)合知識的屬性維度(顯性知識和隱性知識)、基于知識位差的網(wǎng)絡(luò)連接原理和知識轉(zhuǎn)移過程，建立了高校集群創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的四階段知識轉(zhuǎn)移模型,利用系統(tǒng)仿真方法研究發(fā)現(xiàn)具有聚類系數(shù)較高、路徑長度較短的創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)會顯著提高知識轉(zhuǎn)移效率。

已有相關(guān)研究成果為本文提供了理論基礎(chǔ)和方法啟迪，但仍存在進一步研究空間：（1）現(xiàn)有文獻局限于某一類型企業(yè)知識轉(zhuǎn)移過程研究，缺乏對于一般性企業(yè)知識轉(zhuǎn)移完善的因果路徑識別。（2）現(xiàn)有文獻主要關(guān)注因素對知識轉(zhuǎn)移活動的靜態(tài)影響過程，缺少對知識轉(zhuǎn)移活動的動態(tài)演變過程的探討。（3）現(xiàn)有文獻對于企業(yè)知識轉(zhuǎn)移活動與雙循環(huán)新發(fā)展格局之間關(guān)系的探討較為匱乏，亟需對其進行系統(tǒng)化的研究。基于此，本文從“雙循環(huán)”視角出發(fā)，分析企業(yè)知識轉(zhuǎn)移活動的主要影響因素，采用系統(tǒng)動力學(xué)方法探究其具體影響路徑，對企業(yè)知識轉(zhuǎn)移活動進行仿真模擬，并給出企業(yè)提高知識轉(zhuǎn)移效率的具體方案。

2 “雙循環(huán)”視角下企業(yè)知識轉(zhuǎn)移因果關(guān)系分析

2.1 企業(yè)知識轉(zhuǎn)移影響因素概念模型

知識轉(zhuǎn)移是知識擁有方在可控情境下將知識轉(zhuǎn)移至接收方，致使雙方知識差距縮小的過程［12］。國內(nèi)外學(xué)者對知識轉(zhuǎn)移影響因素的研究主要集中在知識來源方、知識接收方、轉(zhuǎn)移知識的特性等方面。吳蓉等［13］強調(diào)知識轉(zhuǎn)移決策時，企業(yè)會優(yōu)先選擇與自身知識存量差距適中的接收方。Bellini 等［14］、Cooper［15］提出影響知識轉(zhuǎn)移有效性的重要因素是強烈的轉(zhuǎn)移和接收動機，其通過轉(zhuǎn)移意愿體現(xiàn)，缺乏知識轉(zhuǎn)移意愿會導(dǎo)致接收企業(yè)消極怠工、虛假接收甚至直接拒絕知識吸收。Wehn 等［16］指出轉(zhuǎn)移過程中雙方企業(yè)能力是其能否獲得所需機會與資源的衡量指標。Akhavan 等［17］從知識特性角度出發(fā)，研究發(fā)現(xiàn)知識內(nèi)隱性與復(fù)雜性程度越高，轉(zhuǎn)移成功率就越低。李敏等［18］以佛山照明集群為例，通過對佛山市照明協(xié)會會員網(wǎng)絡(luò)分析指出企業(yè)間關(guān)系網(wǎng)絡(luò)是知識轉(zhuǎn)移的主要渠道，高強度的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系有利于知識轉(zhuǎn)移。楊栩等［19］利用結(jié)構(gòu)方程和層次回歸分析進行實證研究發(fā)現(xiàn)緊密交織的知識轉(zhuǎn)移渠道能夠降低轉(zhuǎn)移成本損耗速率，減少知識溝通障礙。本文基于國內(nèi)外學(xué)者對知識轉(zhuǎn)移影響因素的研究成果，結(jié)合企業(yè)知識轉(zhuǎn)移一般過程，建立企業(yè)知識轉(zhuǎn)移影響因素模型，具體如圖1 所示。

圖1 企業(yè)知識轉(zhuǎn)移影響因素模型

2.2 “雙循環(huán)”視角下的影響因素因果關(guān)系模型

“雙循環(huán)”視角下企業(yè)知識轉(zhuǎn)移活動具體受到知識轉(zhuǎn)移能力、知識接收能力、知識存量、轉(zhuǎn)移知識特性、轉(zhuǎn)移知識渠道、知識轉(zhuǎn)移意愿和構(gòu)建“雙循環(huán)”新發(fā)展格局的政策支撐7 項影響因素的共同作用。知識存量是企業(yè)在生產(chǎn)過程中通過經(jīng)驗和技術(shù)的積累形成的占有知識資源的數(shù)量［20］，其通過知識勢差和轉(zhuǎn)移閾值影響知識轉(zhuǎn)移活動；較好的知識轉(zhuǎn)移能力和知識接收能力能夠促進接收企業(yè)對所轉(zhuǎn)移知識的正確理解，減少對知識的誤解；轉(zhuǎn)移成本、地理距離、市場需求以及企業(yè)雙方合作信任度的共同決定了企業(yè)知識轉(zhuǎn)移意愿的強弱，當(dāng)知識轉(zhuǎn)移意愿較為強烈時，企業(yè)愿意投入更多的時間和金錢，促進知識轉(zhuǎn)移更加便捷、順暢；豐富的轉(zhuǎn)移媒介和高密度的轉(zhuǎn)移關(guān)系網(wǎng)絡(luò)使得知識轉(zhuǎn)移渠道更加快捷、高效，不僅能夠增強企業(yè)間信息交換，還能提高企業(yè)對于信息的甄別能力，實現(xiàn)知識轉(zhuǎn)移效用最大化；內(nèi)隱性及復(fù)雜性較高的知識需要較多的基礎(chǔ)知識對其進行解釋說明，增加知識轉(zhuǎn)移困難程度；構(gòu)建雙循環(huán)新發(fā)展格局的政策支撐（以下簡稱“‘雙循環(huán)’政策”）將通過降低轉(zhuǎn)移成本、增強市場需求以及擴大企業(yè)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)規(guī)模三方面影響企業(yè)知識轉(zhuǎn)移活動。

根據(jù)以上理論分析，本文設(shè)計了“雙循環(huán)”視角下企業(yè)知識轉(zhuǎn)移過程的因果關(guān)系模型，如圖2所示。

圖2 “雙循環(huán)”視角下企業(yè)知識轉(zhuǎn)移影響因素因果關(guān)系

3 “雙循環(huán)”視角下企業(yè)知識轉(zhuǎn)移的系統(tǒng)動力學(xué)模型構(gòu)建

3.1 模型假設(shè)

模型的基本假設(shè)：

（1）知識轉(zhuǎn)移雙方均擁有合作的能力及意愿，并且知識接收企業(yè)知識存量小于知識發(fā)送企業(yè)知識存量；

（2）轉(zhuǎn)移過程中，知識發(fā)送企業(yè)和知識接受企業(yè)的知識存量之比（在模型中定義為轉(zhuǎn)移知識的閾值）應(yīng)保持在一定區(qū)間內(nèi)，過大的轉(zhuǎn)移閾值意味著知識接收企業(yè)的知識存量與發(fā)送企業(yè)知識存量相近，知識發(fā)送企業(yè)為了保護自身利益會選擇停止轉(zhuǎn)移。

3.2 存量流量圖

知識轉(zhuǎn)移系統(tǒng)流圖如圖3 所示。

圖3 “雙循環(huán)”視角下企業(yè)知識轉(zhuǎn)移系統(tǒng)

圖3 共由29 個變量組成，其中有2 個狀態(tài)變量、5 個速率變量、7 個常量、10 個輔助變量和5 個外生變量。

3.3 方程設(shè)置

本文依據(jù)合理性、科學(xué)性等原則，建立變量間方程關(guān)系，如表1 所示。

表1 變量方程設(shè)置一覽

表1（續(xù)）

其中需要說明的是：（1）本文假設(shè)知識發(fā)送企業(yè)與接收企業(yè)的知識存量在6 個月后開始遺失，因此選擇階躍函數(shù)描述知識遺失過程；

（2）當(dāng)接收企業(yè)知識存量與發(fā)送企業(yè)知識存量過于相近時，由于知識發(fā)送企業(yè)要保護其核心知識會選擇停止知識轉(zhuǎn)移活動，本文采用選擇函數(shù)反映發(fā)送企業(yè)轉(zhuǎn)移知識的閾值，設(shè)定閾值的上限為0.9；

（3）發(fā)送企業(yè)判定接收企業(yè)的接收能力及知識需求需要一定時間，本文采用一階延遲函數(shù)描述轉(zhuǎn)移量，假定發(fā)送企業(yè)所需判定時間為2 個月；

（4）發(fā)送企業(yè)知識創(chuàng)新率、接收企業(yè)知識創(chuàng)新率、知識轉(zhuǎn)移能力、知識接收能力以及合作信任度都會隨時間推移而不斷增強，本文利用表函數(shù)對這五項變量進行刻畫。

4 “雙循環(huán)”視角下企業(yè)知識轉(zhuǎn)移模型仿真和靈敏度檢驗

4.1 模型仿真結(jié)果及分析

基于以上設(shè)計方程，本文利用Vensim PLE 軟件進行仿真模擬，檢驗?zāi)Ｐ偷目茖W(xué)性和有效性。設(shè)定模型仿真時間為36 個月，主要關(guān)注變量仿真結(jié)果如圖4 所示。

圖4 主要關(guān)注變量仿真結(jié)果

由圖4 可知：（1）發(fā)送企業(yè)作為知識輸出方，擁有良好的知識基礎(chǔ)和創(chuàng)新能力，因此其知識增長量高于接收企業(yè)。接收企業(yè)需要對轉(zhuǎn)移所獲知識進行梳理、改造并加以吸收轉(zhuǎn)化為自身知識，該過程耗時較長，因此在仿真前期接收企業(yè)的知識創(chuàng)新速度較低，而在仿真后期的創(chuàng)新速度明顯增加，呈現(xiàn)指數(shù)型增長趨勢。

（2）知識遺失過程具有滯后特點，發(fā)送企業(yè)與接收企業(yè)知識在6 個月后開始遺失，且遺失量逐漸增加。由于接收企業(yè)知識基礎(chǔ)弱于發(fā)送企業(yè)，其需要對知識進行不斷地梳理和學(xué)習(xí)，所以接收企業(yè)知識遺失率低于發(fā)送企業(yè)，其知識遺失量也低于發(fā)送企業(yè)。

（3）盡管知識發(fā)送企業(yè)與接收企業(yè)都存在知識遺失過程，但由于其創(chuàng)新速度遠高于遺失速度，企業(yè)知識存量在仿真時間內(nèi)仍然呈現(xiàn)邊際增長趨勢。因為知識存量以及創(chuàng)新能力的關(guān)系，發(fā)送企業(yè)的知識增長量高于接收企業(yè)，導(dǎo)致雙方知識勢差逐漸增大。

（4）轉(zhuǎn)移知識量隨時間推移而逐步上升，其原因是企業(yè)的轉(zhuǎn)移及吸收能力會隨時間而不斷增強，并且轉(zhuǎn)移雙方企業(yè)的溝通能力和信任程度也在增加，轉(zhuǎn)移阻礙降低。知識轉(zhuǎn)移閾值呈現(xiàn)先減少后增加的趨勢，其原因是在知識轉(zhuǎn)移前期，企業(yè)間互動頻率較低、轉(zhuǎn)移知識量較少，且接收企業(yè)受其自身能力和資源限制，無法快速將轉(zhuǎn)移知識轉(zhuǎn)換為自身知識存量，因此轉(zhuǎn)移閾值呈減少趨勢；知識轉(zhuǎn)移后期，轉(zhuǎn)移知識量大幅增加，接收企業(yè)知識增長速率高于發(fā)送企業(yè)，導(dǎo)致轉(zhuǎn)移閾值不斷提升。

綜合上述分析可知，所建模型主要變量的模擬結(jié)果與客觀規(guī)律相一致，表明該模型能夠較好描述企業(yè)知識轉(zhuǎn)移的實際過程，具有較高的參考價值。

4.2 靈敏度分析

靈敏度分析是利用改變模型中參數(shù)的取值，研究其對于模型輸出的影響程度［21］。本模型主要針對轉(zhuǎn)移媒介、網(wǎng)絡(luò)密度以及“雙循環(huán)”政策進行靈敏度分析。

（1）保持其他參數(shù)不變，將轉(zhuǎn)移知識渠道中的轉(zhuǎn)移媒介豐富度分別取值為0.3、0.5、0.7，模擬轉(zhuǎn)移知識量和接收企業(yè)知識存量如圖5 所示。

圖5 轉(zhuǎn)移媒介豐度靈敏度分析結(jié)果

由圖5 可知，當(dāng)轉(zhuǎn)移媒介豐富度由0.3 提升至0.5 時，轉(zhuǎn)移知識量與接收企業(yè)知識存量變化均呈顯著增長趨勢，知識轉(zhuǎn)移周期縮短、效率提高。其原因是豐富度較高的轉(zhuǎn)移媒介可以使企業(yè)間進行及時、有效的溝通，利于轉(zhuǎn)移雙方處理復(fù)雜的主觀信息，降低知識模糊性，減少知識損失程度，促進知識完整有效轉(zhuǎn)移。當(dāng)轉(zhuǎn)移媒介由0.5 提升至0.7 時，轉(zhuǎn)移知識量與接收企業(yè)知識存量卻開始明顯下降，知識轉(zhuǎn)移周期增加，知識轉(zhuǎn)移效率降低。其原因是豐富度過高的轉(zhuǎn)移媒介雖有利于轉(zhuǎn)移雙方有效溝通，但其時間成本和經(jīng)濟成本過高，企業(yè)知識轉(zhuǎn)移意愿隨之降低，知識轉(zhuǎn)移動力減弱甚至不足以支撐后期轉(zhuǎn)移活動的繼續(xù)進行。

（2）保持其他參數(shù)不變，將知識轉(zhuǎn)移渠道中轉(zhuǎn)移關(guān)系網(wǎng)絡(luò)密度分別取值為0.4、0.6、0.8，模擬轉(zhuǎn)移知識量和接收企業(yè)知識存量如圖6 所示。

圖6 轉(zhuǎn)移關(guān)系網(wǎng)絡(luò)密度靈敏度分析結(jié)果

由圖6 可知，當(dāng)轉(zhuǎn)移關(guān)系網(wǎng)絡(luò)密度由0.4 逐步提升至0.8 時，轉(zhuǎn)移知識量與接收企業(yè)知識存量明顯增加，說明緊密的轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)關(guān)系能夠促進知識有效轉(zhuǎn)移。其原因主要是密度較高的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)，企業(yè)間直接聯(lián)結(jié)較多，知識可以通過直接聯(lián)結(jié)轉(zhuǎn)移到知識接收企業(yè)，減少轉(zhuǎn)移過程中的障礙。同時，緊密的轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)關(guān)系能夠促進網(wǎng)絡(luò)內(nèi)成員積極與他人合作，提高企業(yè)信任感，防止機會主義行為的發(fā)生。

（3）保持其他參數(shù)不變，將“雙循環(huán)”政策支持力度分別取值為0.4、0.6、0.8，模擬轉(zhuǎn)移知識量和接收企業(yè)知識存量如圖7 所示。

圖7 政策支持力度靈敏度分析結(jié)果

圖7 顯示，當(dāng)“雙循環(huán)”政策支持力度由0.4逐步提升至0.8 時，轉(zhuǎn)移知識量與接收企業(yè)知識存量大幅提升，說明系統(tǒng)對“雙循環(huán)”政策具有較高的靈敏度。其原因主要是“雙循環(huán)”政策會通過3 條路徑影響轉(zhuǎn)移知識量與接收企業(yè)知識存量，當(dāng)“雙循環(huán)”政策支持力度取值較大時，轉(zhuǎn)移關(guān)系網(wǎng)絡(luò)規(guī)模增加，企業(yè)有更多機會發(fā)現(xiàn)對自身有用的知識；轉(zhuǎn)移成本補貼增加，企業(yè)開展知識轉(zhuǎn)移活動所需付出經(jīng)濟成本降低，轉(zhuǎn)移意愿增強；市場需求的增加也會激發(fā)企業(yè)知識轉(zhuǎn)移動力，利于知識轉(zhuǎn)移順利進行。

5 研究結(jié)論與建議

5.1 結(jié)論

本文通過分析企業(yè)知識轉(zhuǎn)移的各類影響因素，提出知識轉(zhuǎn)移影響因素概念模型；并利用Vensim PLE 對“雙循環(huán)”視角下企業(yè)知識轉(zhuǎn)移過程進行仿真模擬，確定其關(guān)鍵影響因素以及因素間的非線性關(guān)系，得出促進企業(yè)知識轉(zhuǎn)移效率的具體建議。主要研究結(jié)論如下：

（1）發(fā)送企業(yè)知識存量、接收企業(yè)知識存量以及轉(zhuǎn)移知識量在模擬仿真的36 個月內(nèi)均呈現(xiàn)增長趨勢，且增長速率不斷提高。知識轉(zhuǎn)移活動后期，由于轉(zhuǎn)移知識量的大幅增加使得接收企業(yè)知識存量的增長速度高于發(fā)送企業(yè)。

（2）知識轉(zhuǎn)移系統(tǒng)對轉(zhuǎn)移媒介較為敏感，容量較大、豐富度較高的轉(zhuǎn)移媒介利于知識的完整有效轉(zhuǎn)移，提高轉(zhuǎn)移速率，但容量過大、豐富度過高的轉(zhuǎn)移媒介會大幅增加轉(zhuǎn)移成本，減弱企業(yè)轉(zhuǎn)移意愿，降低轉(zhuǎn)移效率。

（3）知識轉(zhuǎn)移系統(tǒng)對轉(zhuǎn)移關(guān)系網(wǎng)絡(luò)密度較為敏感，緊密的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系可以縮短轉(zhuǎn)移路徑、減少轉(zhuǎn)移阻礙，促進網(wǎng)絡(luò)內(nèi)成員積極與他人合作，分享自己的知識和信息，從而使得轉(zhuǎn)移知識渠道更加通暢、快捷，利于知識快速轉(zhuǎn)移。

（4）知識轉(zhuǎn)移系統(tǒng)對“雙循環(huán)”政策支持力度有較高敏感度，轉(zhuǎn)移知識量會隨“雙循環(huán)”政策支持力度的提升得到大幅增加。具體來看，“雙循環(huán)”政策可以促進居民消費升級，增強居民對于高質(zhì)量產(chǎn)品的需求；增加對于企業(yè)創(chuàng)新的經(jīng)濟支持，降低知識轉(zhuǎn)移成本；激發(fā)形成大量創(chuàng)新型企業(yè)集群，擴大企業(yè)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)規(guī)模。

5.2 建議

（1）針對知識轉(zhuǎn)移系統(tǒng)對轉(zhuǎn)移媒介豐富度的敏感性，企業(yè)要在成本約束下慎重選擇轉(zhuǎn)移媒介。企業(yè)首先應(yīng)分析可供選擇轉(zhuǎn)移媒介的多重暗示能力、反饋能力、語言多變性等特點明確其豐富度，其次根據(jù)知識特征及知識接收企業(yè)的認知特征篩選轉(zhuǎn)移媒介，最后在成本最小化條件下選擇合適的媒介，降低知識模糊程度，消除雙方理解差異。

（2）針對知識轉(zhuǎn)移系統(tǒng)對網(wǎng)絡(luò)密度的敏感性，企業(yè)要積極與網(wǎng)絡(luò)內(nèi)成員建立新聯(lián)系。企業(yè)應(yīng)增加與關(guān)系網(wǎng)絡(luò)內(nèi)擁有豐富知識資源成員的溝通和交流，建立互惠互利的緊密情感聯(lián)系，從而擁有更多機會接觸和獲取網(wǎng)絡(luò)內(nèi)成員的信息和知識資源，為知識轉(zhuǎn)移活動提供新的可能性。

（3）針對知識轉(zhuǎn)移系統(tǒng)對“雙循環(huán)”政策支持力度的敏感性，企業(yè)要結(jié)合自身優(yōu)勢抓住發(fā)展機遇。企業(yè)應(yīng)利用“雙循環(huán)”新發(fā)展格局的政策傾斜、投資紅利與配套措施等條件，結(jié)合自身長處繼續(xù)發(fā)揮雙循環(huán)政策對企業(yè)知識轉(zhuǎn)移的正向激勵作用，降低知識轉(zhuǎn)移成本，提升企業(yè)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)規(guī)模，擴寬轉(zhuǎn)移知識渠道，為知識有效轉(zhuǎn)移提供堅實基礎(chǔ)。