三　社会网络视角下团队知识管理

社会网络分析为知识管理研究打开了一个新视野，组织中的社会网络状况会影响到团队的知识转移、共享与创新。从普遍的理解来看，社会网络至少包含两种含义：一是作为一种现实存在的实体；二是作为一种观察和描绘社会结构与特性的方法与模型（Chambers，2012）。按照格兰诺维特的观点，社会网络可以分为两种视角：结构取向（Structural approach）和关系取向（Relational approach）。Phelps, Heidl 和Wadhwa将社会网络划分为结点属性（Nodal properties）、关系属性（Relational properties）及结构属性（Structural properties），并分析了其在个体间、组织内、组织间三个层面的知识网络。齐达夫（Kilduff）认为社会网络分析涵盖范围较为广泛，可从微观衍生到宏观，他从四个层面对组织社会网络研究的范围进行了探讨，即个体层面、群体层面、组织层面和其他层面。结合我们所找到的文献，我们将主要从个体、关系与结构三个维度对文献进行梳理。

（一）个体维度的社会网络与团队知识管理

文献资料中对个人层面的阐述主要体现在个体及个人特性的作用上。萨克等人（Saker et al，2011）对分布式团队的研究表明，团队成员不仅仅是团队成功的重要因素，某些团队中重要的个人对团队的绩效有着更为突出的作用。这些人被许多学者称为团队或组织的“明星”。这些重要且具有较高价值的个人（即“明星”）被认为能很好地协调团队活动，促进交流合作，帮助分布式团队在特定的工作环境中克服局限性(Piccoli et al.， 2004)。

巴拉斯和巴雷特（Bavelas＆Barrett，1951)认为， “明星”是可以主动的参与并处理团队任务，并能够对团队中发生的几乎每一件事情做出积极贡献的人。另一种“明星”的定义是经常获取知识和进行沟通交流的个人（Harada， 2003)。研究显示这些明星个人能促进团队成员间与任务相关的知识和技能的协调(Yoo & Alavi， 2004)，拥有知道什么人、知道什么知识的信息（Cramton， 2001；Yoo & Kanawattanachai， 2001)，能促进团队成员间知识传播，积极参与到任务的完成中(Sole & Applegate， 2000；Cramton， 2001)。总而言之，许多文献表明“明星”可能在团队中起着非常重要的作用，他们经常通过管理团队相关任务活动，以及使用他们特有知识和技能促进团队任务的完成。“明星”也是在分布式团队中能得到其他成员认可的领导者，同时他必须是一个高绩效的成员，能对团队项目的完成起到至关重要的作用。

个体属性主要涉及个体认知与自我监控度两方面内容，它们通过影响个体在组织中的位置（例如，中心性）以及网络的形成，从而影响知识管理过程。

（1）个体认知

个体认知的研究建立在认知网络理论基础上，包括认真准确性、认知一致性、认知中心性等。认知准确性是指个体认知图谱与真实网络图谱相符的程度，认知一致性是指网络中个体对某一因素认知的相似性程度，而认知中心性则是指个体认知图谱中行动者所处的中心性位置。

奎克哈特（Krackhardt，1990）较早的指出，对咨询网认知准确性高的人在别人看来更有权威、声望，并指出权力声望与真实的朋友关系无关，取决于别人的认知。齐达夫（Kilduff，1994）进一步指出，业绩声望一部分取决于个人工作绩效，一部分取决于个体与有声望、杰出的朋友存在友谊关系，也就是说，有一个杰出的朋友可以增加个体的绩效声望。奎克哈特（Krackhardt，1992）的案例研究中描述了一个处于动荡期的组织由于对组织社会结构的不准确认知而导致他们在管理雇员时的失败。对于认知一致性，哈德（Heald，1998）验证了友情网络中，认知平衡的个体对组织的满意度和承诺水平高（Monge，1997）。罗家德（2010）则指出，团队对于组织知识共享气氛的认知正相关于其成员的网络建设。

（2）自我监控

戈夫曼（Goffman）提出了这样一种观点：那些能够依社会情境需要而调整自身态度和行为的人，具有许多的优势。个体在监测和控制他们在不同社会情境中的自我表现方式方面有着意愿和能力上的显著区别。

早期的研究已经对高自我监控者和低自我监控者做了区分：前者能调整自己，以更好地符合角色期望；后者则不考虑社会期望，一心只做自己（Snyder，1974）。高自我监控者在工作上可能比低自我监控者有更好的表现（Caldwell & O’Reilly，1982），更容易占据组织中心位置或较高的位置，并对绩效产生影响（Kilduff & Brass，2000；Flynn F J，2006）。高自我监控者比低自我监控者更可能通过合作和调和来解决冲突（Baron，1989），而且往往会成为团队的领导者（Zaccaro et al.，1991）。由于高自我监控者很少依赖朋友，因此很容易形成新的朋友网络（Snyder，1989），但在作职业决定时，他们更依赖自身的社会网络（Kilduff，1992）。马汀·齐达夫（Martin Kilduff，1994）创造性地提出了雇主针对不同特性的员工应当采取不同的解决方案：对于高自我监控者，应满足其声望需求；对于低自我监控者，允许他们创造自身角色，同时给予较宽的职责。

黄（Huang ，2009) 通过研究基于交互式记忆系统团队中认知维度和情感维度，探索情感属性和关系因素如何影响小型工作团队基于交互式记忆系统（TMSs）中的知识共享认知和行为。知识管理中的正面效应（PA）和关系能帮助人们更好的理解基于交互式记忆系统所定义的团队重要的认知和行为。这些研究反映了成员在工作团队信息共享过程中实际的感知和交流，对小型工作团队中知识管理提供有效的参考和指导。

宋等人（Son et al，2010）从博弈论和社会网络视角提出了建筑项目团队中的协作进化过程的模拟。该模拟证明了网络中个体对其他成员的熟悉程度越低，从而需要成员意识到更多地参与，那么网络达到稳定所需的时间会越长。他们同时发现了越重视团队外在关系的建立，团队凝聚力会逐渐增加，但结果同样表明当团队将更多的精力放在与外部组织关系的建立上时，团队网络效率会降低。

瑞克和格兰斯威克斯（Rulke＆Galaskiewicz，2000)认为总体而言，具有广泛知识的团队，比如团队成员拥有多方面知识，在绩效上优于知识集中在不同团队成员的团队，比如团队成员只拥有专业知识或者专业知识和多方面知识。但当团队是拥有去中心化的网络结构的专家团队或者混合团队时，前者的优势将会消失。

贾文帕和马扎克（Jarvenpaa＆Majchrzak，2008)采用社会认知理论中的交互记忆系统理论来分析团队中的合作能力。当专家作为个体需要与他人采取合作，需要建立组织内部多动机的临时团队，作者认为个体的在网络中的交互记忆发展水平影响其与他人的团队合作能力。而个体更多的与他人采取对话，更清楚的认知他人所拥有的知识，知道的知识的传播协议越多，个体在网络中的交互记忆发展水平也越高。

（二）关系维度社会网络与团队知识管理

1.关系强度分析

格兰诺维特（Granovetter，1974）通过互动频率、认识时间长短、亲密程度及互惠内容四个指标来衡量关系强弱。布朗和瑞根（Brown＆Reingen，1987)把关系强度定义为频繁且重要的交互以及关系的亲密程度。维等人（Wi et al，2009)定义联结强度是指关系的时间长度，感情的深度和相互依赖程度。强联结的朋友圈重叠较高、信息冗余也较多，就算获得的是非冗余的联结或信息，久而久之也会变为多余的，而弱联结则能因其差异性与多样性起到跨越层级与边界或“桥”的作用传播信息（Hansen，1999）。

强联结较弱联结更能增强成员间知识转移与学习的有效性（Levin & Cross，2004），帮助成员更好地建立信任，降低对投机行为的担忧，增加合作的期望（Uzzi & Lancaster， 2003），从而增强他们之间知识转移、吸收的意愿（Kachra & White，2008），尤其是让复杂知识、隐性知识的转移变得更加简单有效，减少了成员验证信息的时间，降低了转移成本（Yang et al.，2011）。而对于知识创新，伯特（Burt，1992）与格兰诺维特（Granovetter，1973）指出，弱联结能够获得更多样化的非冗余信息。海森（Hanse，1999、2005）探讨了新产品创新中的困难，指出弱联结比强联结更有成本优势，更不受到组织系统的约束，弱联结能够提供团队在其他部门寻找有用的知识的通道，更有利于创新，但同时也指出弱联结阻碍了复杂知识的传播，这需要强联结来完成。斯密斯（Smith，2006）进一步发现了并非结构洞意义上的弱联结同样对知识创新有积极影响。。

杨（Yang，2011）研究表明，对于社会资本中关系维度和知识转移间关系的研究主要关注双向关系的强度如何影响知识转移的效率。强联结的重要性在于它易于得到并且作用显著。强联结可以减少验证信息的时间从而降低了知识转移的成本。比如在销售中心，团队成员经常需要转移隐性知识，如：个人技能，交易和协调原则等。强联结提供了为销售中心的成员提供了转移这种隐性知识的动机和能力。销售人员内部关系的强度也有着一定的作用。销售人员内部关系为评估重要客户和资质知识提供了条件。徐等人（Xu et al，2010）认为关系强度可以加强销售人员的协调技能。相对于低绩效的销售人员，高绩效的销售人员会将关系建立作为在销售领域成功的重要因素，因此他们在内部关系网中更倾向于建立强联结。销售人员所拥有的关系强度会影响其知识的广度和深度，从强关系获取的信息可以帮助销售人员在组织内部为客户提供信息和协调资源，帮助销售人员在维护客户关系满足客户需求时更好地确定和获取资源。斯图尔特等人（Steward et al，2009)认为高效销售人员在与团队成员合作满足顾客需求时更倾向考虑关系和技巧，吸引他们优先选择的专家参与团队，包括扮演项目经理角色的成员，明确合适的时间在销售周期内开展与顾客的合作和部署团队顾客组织，研究结果表明销售人员内部工作关系的名誉，关系联系的多样性和强度对高效的协调专业技能起到非常重要的作用。

2.双向关系分析

与个人重要利益相关的社会联结特性的社会网络和社会资本的研究日益增多(Borgatti and Foster， 2003)。在此类研究中，主要存在两大研究趋势：一是，关注于整个网络中的总体特性和布局的网络结构方法；二是，关注于双向关系的关系方法 (Burt， 2001; Gabbay and Leenders， 2001; Granovetter， 1992; Lin et al.， 2001)。在这两种研究趋势中，结构方法占主导地位：在这种观点下，个人的社会资本是社会结构的结果，并没有考虑网络中双向关系的差异(Cross and Sproull， 2004)。

菲利斯特和安德鲁（Fliaster＆Schloderer，2010）重点研究了关系方法，探索了在知识创新中对关系或者双向嵌入性影响的更为合理的解释，双向关系，可以帮助识别和重新定位问题，验证想法和行动，提供关键的视角，发现机会，通过分工更好地划分问题。另外，双向关系还可以帮助团队成员向有创造力的人学习有利于提高个人思想深度和拓宽思想广度。在所有双向关系中，与朋友的联结被认为对解决问题起着非常重要的作用。过去的研究表明，朋友间可以互相挑战对方的想法和协调管理的分歧，朋友向其合作者提出更多的解释，并以建设性的态度提供重要的反馈，接受者也能更积极富有成效的接受不用意见和观点。简而言之，双向关系能使大量重要的社会资源更加易于获取，对于知识创新，工作绩效及成果有着重要作用(Cross and Sproull)。

帕里斯和柔拉格（Parise＆Rollag，2010）把双向关系分为两类：工作关系和朋友关系。工作关系，又称为工作流关系或者工具性关系，主要是指在完成个人工作职责过程中形成和维持的关系。朋友关系，也是通常认为的情感关系，是指与工作不直接相关的两人间的非正式社会交往，基于共同的个人兴趣和频繁的交往程度。当然团队中任何两个人之间都可以建立工作关系或者朋友关系，可能二者兼具，也可能都没有。他们的研究发现：之前存在的工作和朋友网络密度与团队绩效有正相关关系；之前已经存在的工作关系对临时网络密度和团队绩效之间的关系起到调节作用。

徐等人（Xu et al，2010） 以“知识需求者和供给者双向关系”作为研究主题，并在双向关系层面定义资源频率为一方向另外特定一方寻求信息的频率。资源频率这一变量测量了双向交流中的关系强度并表述了组织中主要信息流。他们认为正式的网络结构因素例如工作的相互依赖性、竞争和管理能力会影响IS项目团队的信息资源频率。正式的结构对非正式网络的发展和资源的信息质量的感知同样有着重要的作用。它们对信息转移等知识转移行为有着直接和间接的影响。

3.团队内外部关系分析

团队内部的知识创新和社会网络关系就像一个硬币的两面一样相辅相成。布鲁门伯格等人（Blumenberg et al，2009）认为交往频率和关系紧密程度比较高时有利于隐性知识的有效共享。而网络密度则被证明既可能提高绩效（Reagans & Zucherman，2001）也可能降低绩效（Kratzer，Leenders，& van Engelen，2004）。

随着人们不断采用基于团队的，以知识为导向的且分布式的组织结构，研究人员承认团队绩效不仅是团队内部运转的结果(Joshi， 2006; Marrone， Tesluk， &Carson， 2007)，外部团队关系被认为也非常有价值(Tsai & Ghoshal， 1998)。在以知识为导向的组织中，外部团队的互动交流在跨组织单元中能有效地促进未编码和复杂知识的转移(Hansen， 1999)。乔希等人（Joshi et al，2009）对团队跨区域管理进行了20年的研究，他们的研究主要集中在团队为实现团队目标，获取外部资源以及对知识和信息环境的检测等活动中的行为。这些行为被安科纳（Ancona ，1990)描述为两种特别的管理功能，即“对外交往活动”和“任务协调活动”。在组织中， 团队同样与其水平相当或水平更低的其他团队或工作组相互作用。这种形式的边界管理被称为“task coordinator activities”，主要包括协调任务，共享信息和知识资源，并从组织中其他团队中获取反馈(Ancona & Caldwell， 1992)。通过这种任务协调行为，团队可以获得不同的观点和信息，从而有利于总体绩效的提升(Joshi & Jackson， 2003)。当然，并不是所有的社会网络都是可取的，关系的发展和维护需要花费时间，进而就会使团队成员的注意力离开提高团队绩效的实际活动（Ancona & Bresman， 2007）。尤其是并非每个团队成员都要建立网络，比较可取的是一个成员行使看门人的角色负责建立网络，而不是每一个成员都致力于建立网络（Hoegl， et al.， 2003）。

Janhonen和Johanson（2011）认为知识创新和社会网络对绩效有着一定的贡献，但是结果同时也表明尽管团队成员认为知识转移过程对绩效有着决定性的作用，而经理则强调社会网络在价值创新中的重要性。他们认为团队成员间的交流和团队领导的内部组织网络对绩效有着积极影响，团队成员个人的外部网络关系与绩效没有显著促进作用，而团队领导的外部网络关系被证明与团队绩效显著正相关。

麦特扎等人（Meltzar et al，2010)的研究显示，在美国基于团队的方法在医疗和质量改进中得到广泛的应用，以用来处理医疗质量和安全之间的差距问题。作为一组为达到目标而相互依存的个体组成的群体，团队被医学研究(IOM)认为是设计医疗支付系统中一个必要的因素(IOM，2001)。麦特扎等人（Meltzar et al，2010）认为在组织中当人们更加关注信息的收集、传播和影响时，外部联系最为重要，但是当团队成员关注内部协调，知识共享和内部沟通时，成员间的关系更为重要。

普雷斯顿和凯乐哈娜（Preston＆Karahanna，2009)的研究表明正式的组织结构对高层团队的信息策略以及对知识理解的作用大于非正式的组织结构。普雷斯顿和凯乐哈娜（David S.Preston＆Elena Karahanna，2009)研究了组织中首席信息官和高层管理团队最为关心的信息系统的策略联盟，结果表明信息策略联盟受首席信息官和高层团队间相互间关系和理解程度的影响。并且首席信息官的商务知识、高层管理团队的IS(information systems)中的共享语言，共享领域知识和knowing系统以及首席信息官与高层团队间的经验相似性是相互间的沟通理解的重要决定因素。

汉斯勒维特（Haythornthwaite，2006)调查了三个独立的跨学科团队，了解谁是团队成员在工作中关系最紧密的人和从他们身上获益最多的人。结果表明跨学科团队取得成就需要团队成员在很多方面进行学习和共享，而事实性知识的学习仅仅是这种共享学习的一种形式，其他知识交换和共享还包括：工作流程，工作方法，共同研究，学习技术，产生新观点，行业社会化，评估人际网络和管理工作，更多的知识共享能有效地提高跨学科领域的研究效率。

（三）结构维度社会网与团队知识管理

1.网络中心度

网络中心度—是网络中反应关系分布的关键变量，在巴拉斯（Bavelas）对中心度的形式特征进行开创性研究之后，Freeman正式提出中心度这一概念，并于近几年逐步完善，形成了四种常用的中心度指数：点度中心度、中介中心度、接近中心度与特征向量中心度。其中，点度中心度、中介中心度较为研究者所关注，此外，团队知识管理研究中，中心势也是研究者关注的一个主题。

（1）点度中心度

点度中心度也称作程度中心性。在一个社会网络中，如果许多个体均与一个特定个体之间存在大量的直接联系，那么该个体就处于网络的中心地位，从而在该社会网络中拥有较大的权力。由于团队其他人越来越依赖中心人物取得重要的建议，中心人物就有了将来交换有价值资源的有利条件（Cook & Emerson，1978）。麦特扎等人（Meltzar et al，2010）的研究表明节点度数是指直接与该节点联系的其他的节点数量，也是节点的社会活动能力的简单定量测量。当直接连接很重要时高节点度数也同样非常重要。中心位置能够为个体提供更丰富、更加及时的信息，增加个体整合、重组信息成为新想法的潜力（Burt， 2004；Morrison， 2002），并且中心位置能够增加知识创新的积极性（Ibarra， 1993），增加知识创新被采纳的可能性（Nerkar & Paruchuri， 2005），从而完成创新过程。另外，个体占据介于中心位置与边缘位置之间有助于个体完成创新（Cattani&Ferriani，2008）。

对于团队知识网络而言，个体在整个网络中的中心性越高，占有、获取、转移信息和知识的可能性也越大。中心性同样较多的应用于认知理论领域，网络中心性有助于增加网络认知的准确性，从而更好地完成任务，从这个角度，中心性对管理创新较技术创新更重要（Freeman，1987）。并且，中心性（中介变量）能更好地预测管理创新角色，传达个人属性对管理创新的影响（Herminia Ibarra ，1993）。

（2）中介中心度

在社会网络分析中，中介中心度指标是衡量某个个体作为桥的程度，或者作为媒介者的能力，也就是占据其他两个个体间测地线上重要位置的人。伯特（Burt，1992）把网络中充当其他行动者交流的中介节点称为结构洞，在结构洞理论中，中介中心度高的人掌握着其他个体间的信息流以及各种商业机会，从而可以操纵其所中介的两个个体，获取中介利益。中介性被认为与个人在团队中的协调能力有关(Hossain et al.， 2006)，研究表明具有高中介性的个体在以任务为导向团队中更易于成为领导者和活跃的参与者(Mullen， Johnson， & Salas，1991)。麦特扎、基恩厄特和派汉等人（David Meltzar， Jeanette Chung＆Parhan Khalili， et al，2010）认为当团队成员需要改变自身行为或者从组织其他部门获取信息时，成员社会活动的组织和协调能力显得非常重要。团队成员的中介性是用来测量他们社会影响力的重要变量。这种测量采用最短路径的概念，最短路径是指两个节点间最近距离。具有高中介性的节点在团队与团队间信息流动中起着战略中介者的作用 (Hossain， Wu， & Chung， 2006)。

（3）接近中心度

接近中心度是测量某个个体独立于其他个体控制的一个指标，指的是某一节点与其他节点之间的接近程度。如果网络中一个个体在获取或传递信息的过程中较少依赖于他人，我们就认为此人就具有较高的接近中心度。处于非核心位置的成员必须通过某些核心位置的成员才能获取或传递信息，处于核心位置的成员在信息的传递上就较少的依赖于他人。因此，应该考虑个体与他人的接近程度。

（4）特征向量中心度

一个点的中心度与其相临点的中心度息息相关，如果某个个体被其他很受欢迎的个体选择，则其中心度也将提高。特征向量中心度指标就是基于这种思想所构建的。

（5）中心势

对于中心势，斯帕洛等人（Sparrowe et al，2001）指出，团队中心势只有在简单工作中高时，团队绩效才高，复杂工作中没有相关关系。Tsai’s （2002）认为，中心势高的网络由于灵活性减弱阻碍团队知识转移。维斯基、德雷克曼和葛洛蒂（Chinowsky， Drekmann＆Galotti，2008）认为在一个高度中心化的网络中，很少一部分节点会与其他节点间产生联系。相对而言，在低中心化的网络中关系的分布较为均衡。典型的高度中心化的网络是只有一个人如项目经理作为重要的交流中心，而网络其他成员间交流机会很少。

Kauppila，Rajala和Jyrama (2011)阐述了跨国公司如何创造必要的方法和空间来进行有效的知识共享。他们提出了建立一个虚拟组织结构加强员工的社会联系，减少支持和信息可用性的物理和组织距离所带来的负面效应，以虚拟组织作为知识中心来加强跨国公司中知识共享。

维等人（Wi et al，2009）采用fuzzy model的定量方法对项目候选人所掌握的知识进行评估，取代传统的定性评估方法。他们对个人从其社会网络所获得知识与个人在公司内部所具有知识两个角度对候选人知识能力进行评估，基于这些评估方法，选择出有较高知识胜任能力和熟悉度的团队成员。具有项目所需的较高知识胜任力和较高的社会网络资源质量的候选人将成为团队经理。

纳马拉和帷幕锐（Nirmala＆Vemuri ，2009)研究了两个项目团队，其中一个采用了半结构知识管理系统，另一个没有使用任何知识管理系统。其目的是为了探寻和了解项目团队中的非正式知识共享网络。社会网络分析可以进一步解释团队的胜任力。社会网络所涉及的各种方法可以帮助我们从知识管理的视角在组织中识别专家、为不同胜任能力所需不同程度的知识共享提供指导、确定当前知识管理的基本活动。

维斯基、德雷克曼和葛洛蒂（Chinowsky， Drekmann＆Galotti，2008）认为在一个高度中心化的网络中，很少一部分节点会与其他节点间产生联系。相对而言，在低中心化的网络中关系的分布较为均衡。典型的高度中心化的网络是只有一个人如项目经理作为重要的交流中心，而网络其他成员间交流机会很少。

王（Wong，2008)研究了内部和外部的咨询网络结构是如何影响知识重叠和知识多样性的，以及这些知识指标又是如何影响团队效率的。结果表明只有知识的多样性影响团队效率，并且只有知识多样性可以调节外部网络和团队效率的关系。

2.网络密度

网络密度已经成为社会网络分析中最常见的一个测度指标。网络密度表示一个网络中个体之间彼此联系的紧密程度，即组织成员互动和联系的平均程度。密度描述了各种网络中成员的总体互动水平。

在知识管理的研究领域中，网络密度这一概念则代表了网络中各个节点（组织成员）彼此之间知识交流的紧密程度，密度高的网络增加了信息扩散程度，进而增加创新扩散的程度（Singh，2005；Abrahamson & Rosenkopf， 1997）。从结构上看，在网络节点数目相同的情况下，并不一定关系的数量越多，知识的传播效率越高，这还要取决于关系的分布结构。Droege和胡布勒等人（Hoobler et al，2003）验证了组织中社会网络密度越高，知识扩散越迅速，高密度的内部结构能够促进成员知识共享（Keller，1986；Reagans & Zuckerman，2001；Tushman & Katz，1980），尤其是较为专业的知识（Rulke & Galaskiewicz，2000）。但是，团队内部密度过高也会阻碍在组织内寻求更广泛的知识（Hansen，Mors，& Lovas，2005；Katz，1982）。不仅如此，斯帕洛等人（Sparrowe et al，2001）指出消极网络的密度与团队工作绩效成反比。

麦特扎等人（Meltzar et al，2010）的研究表明成员之间存在大量潜在接触时，网络或部分网络被认为是密集的，当信息在团队成员间传递时，密度对成功和绩效有着非常重要的影响。

帕里斯和柔拉格（Parise＆Rollag，2010）把双向关系分为两类：工作关系和朋友关系。他们的研究发现：之前存在的工作和朋友网络密度与团队绩效有正相关关系；之前已经存在的工作关系对临时网络密度和团队绩效之间的关系起到调节作用。有趣的是，当他们研究之前的朋友网络密度和最初团队绩效的正相关关系时，没有发现之前已存在的朋友网络密度对临时网络密度和最初绩效间的关系有影响。

杨、亚历山大和伯勒斯（Yang， Alejandro＆Boles，2011) 认为内部和外部的社会资本通过在销售中心内部和外部促进知识转移和吸收从而影响销售业绩。他们分别用网络密度，连接强度和共同目标来表示社会资本的结构维度、关系维度和感知维度。社会资本可分为内部社会资本和外部社会资本。同时内部和外部的知识转移对内部社会资本与销售绩效之间的关系起到调节作用。研究还强调了加强知识转移正面作用时，知识吸收在销售中心的重要角色积。同时他们强调了能够反应销售中心和购买企业之间关系的销售中心外部社会资本。并且外部社会资本对销售绩效产生积极的影响。

维斯基、德雷克曼和葛洛蒂（Chinowsky， Drekmann＆Galotti，2008）认为网络密度是用来预测网络节点间交互的数量的变量，密度反映了如果所有的节点通过关系网络连接后相对于潜在的连接的实际连接，网络密度越大，网络中存在的关系数量越多。一个密集的网络的典型代表是一个大部分参与者定期参与互动的项目团队。

贝伦德和伊维（Behrend ＆Erwee，2009)通过采用了嵌入式社会网络方式进行深度访谈和问卷调查两阶段分析，结果证明在虚拟组织中网络连接能非常有效地预测和共享信息流和知识流，并且比正式的项目组织结构更好地评估参与者的信誉、行为和影响，以及一般的正式组织功能，比如领导力、成员角色和支持角色。

Janhonen，约翰逊等人（Johanson et al，2011)用项目成员实际的联系数量与理论上最大的联系数量相比作为网络密度。通过对76个团队的499名员工的问卷分析，得出团队中成员间的联系对该团队绩效有正向影响。

3.平均路径

路径—基于图论的测量可显示网络中最远的两节点间或待测两节点间的距离。平均路径长度等于单个节点不经过重复的点和线达到网络中其他节点的路径长度的平均值。在测量中，路径是指一个节点到另一个节点经过的最少连接的数量。维斯基等人（Chinowsky et al，2008）认为测量的重点在于强调信息从信息发送者到信息接受者间经过的传递信息的个人的数量，同时将这些人数作为测量的中间步骤。平均路径越短，网络密度就越大，从而能够改善网络成员平均知识创新绩效（Fleming，King & Juda，2007），不仅如此，平均路径比较短也能够增加知识转移的可能性（Singh，2005）。

海森（Hansen，2002)的研究表明项目团队从其他组织单元获得更多的知识并且团队与拥有相关知识的组织单元之间网络路径越短，团队能更快地完成项目。无论是网络连接和知识相关程度本身都不能解释知识获取的数量和项目完成的时间。研究结果显示了知识网络中的直接单元连接的次要效应：虽然建立直接联系可以缓解未编码的知识转移所带来的问题，但是在进行编码的知识转移时，却会有维持成本大于收益的问题。这些研究结果表明应该采用将网络连接概念和知识相关性相结合的新的视角来研究跨国公司中对知识转移和协同效应的问题。

（四）社会资本与团队知识管理

社会资本这个概念最早出现在社会学研究中，法国社会学家布迪厄（Bourdieu，1986）首次正式提出“社会资本”的概念，他将之定义为：“实际或潜在的资源集合体，这些资源与占有人们共同熟悉或认可的制度化关系的持久网络联系在一起”。纳哈皮特和戈沙（Nahapiet＆Ghoshal，1998）认为社会资本是存在于个人和社会单位拥有的关系网络中，通过这些关系网络获得，并从这些关系网络中衍生出来的现实的和潜在的资源总和。

关于社会资本的概念，不同领域的学者有着不同的解释。哲学家和政治学家采用的一种观点是，社会资本是相互性和信任的一种规范，产生于社会网络（Putnam， 1995），或者是可以促进合作的非正式规范（Fukuyama， 1995）。结构社会学家对社会资本有另一种解释，他们强调社会网络的结构方面，把社会资本看作一个网络的结构性方面，可以带来好的效果（Coleman， 1988， Burt， 1992）。

社会资本从不同的视角可以做出不同的分类。科勒曼（Coleman，1988）提出社会资本的三种形式，分别是：义务与期望，依赖社会环境的可信赖性，社会结构的信息流量，伴随着制裁的规范。普霍夫（Uphoff，1996）将集体社会资本分解为结构性社会资本和认知性社会资本两个层面。布朗（Brown，1997）认为社会资本就是一个程序系统，可以按照系统主义“要素、结构和环境”的三维分析划分为微观、中观和宏观三个层面。戈比和雷德斯（Gabbay＆Leenders，1999）从组织背景下研究社会资本，提出社会资本的四个分析层次，即个体、团队、组织和组织间等。里根和朱克曼（Reagans ＆Zuckerman，2001）把社会资本分为内部社会资本和外部社会资本。内部社会资本来源于团队的内部网络，外部社会资本源于团队的外部网络。阿德雷和权等人（Adler＆Kwon et al，2002）采取了一种两分的分类方法，将微观层次和中观层次的社会资本合称为“外部社会资本”，因为它产生于某一行动者的外在社会关系，其功能在于帮助行动者获得外部资源。而宏观社会资本则被称为“内部社会资本”，因为它形成于行动者群体内部的关系，其功能在于提升群体的集体行动水平。Inkpen和曾等人（Tsang et al，2005）提出，在社会网络范式下的知识管理影响必须区分“个体社会资本”和“组织社会资本”两个概念。然而，被众多学者所推崇的理论是社会资本的三维理论。纳哈皮特和戈沙（ Nahapiet ＆Ghoshal ，1998）认为社会资本包含三个维度：结构、关系和认知。结构维度关注于关系的整体架构和模式，在网络中对同伴进行定位；关系维度捕捉的是由个体的相互作用而产生的二元关系中的规范和质量；认知维度是指那些可以提供共享表述、解释、体系等方面的资源。蔡和戈沙（Tsai＆Ghoshal，1998）认为社会互动是社会资本结构维度的表现，信任是社会资本关系维度的表现，而共享目标是社会资本认知维度的表现。

（1）社会资本的结构维度：纳哈皮特和戈沙（Nahapiet＆Ghoshal，1998）提出社会资本的结构维度是人们之间连接关系的总体型式，结构维度包括网络联系、网络结构和网络稳定性三个指标。结构社会资本包含社会互动，可以为信息和资源流通提供通道，并为行为人带来确定的利益（Tsai &Ghoshal， 1998）。在网络成员中，密集的网络与高水平的信息共享和信仰共享有一定的关系，密集的网络促进网络中的关系规范的发展（Dahlstrom & Ingram， 2003）。蒙夫（Mumford，2002）认为人们通过组织社会互动来实现目标，成为创意产生和实现的关键。

（2）社会资本的关系维度：关系维度主要指信任，是由持有信仰的人不断发展的（Nahapiet &Ghoshal， 1998; Bolino et al.， 2002）。信任源于团队成员理性的选择，其考虑到了交换者的可靠性和能力后的客观信息，以及由重复性互动和人际关怀构成的团队建设（Dakhli &De Clercq，2004）。一些研究间接或直接地支持信任和创造力之间的关系，西门斯和皮特逊（Simons ＆Peterson，2000）发现，高水平的团队内部之间的信任，可以缓和冲突，并使之发挥积极的建设性作用。伯基特和克洛斯（Borgatti＆Cross，2003）认为，要使通过关系资本获得的知识能够被充分运用，就必须建立在网络成员间信任的基础上。

（3）社会资本的认知维度：认知维度包括共享目标和共享文化两个维度。共享目标代表资源提供共享的陈述、解释、系统的意义以及网络成员之间的共同目标（Nahapiet & Ghoshal，1998）。共享目标作为一个结合机理，可以帮助一个组织里的不同同伴去整合资源，减少同伴间的冲突，促进共同目标的协商和设立（Tsai& Ghoshal， 1998）。共享目标是团队成员对团队任务和产出等表现所持有的一种共同的普遍的理解（Inkpen &Tsang，2005）。共享目标可以激励团队成员分享知识，协调成员之间的关系（Arnett &Badrinarayanan， 2005）。瑞卡斯等人（Rickards et al，2001）发现，团队成员分享同一种目标和责任感，可以激励并维持团队在创新过程中不断进步。此外，共享价值是通过普通的语言文化、规范以及社会团体内的共享叙述等来创立并增强的，这是很有意义的一方面（e.g.Brown &Duguid，1991， 2001）。为了促进有效的沟通，这些共享价值和理解可以提供归属感和自我认同感，从而为个体和组织间分享知识提供了必要的凝聚力（Brown& Duguid，2001）。

社会资本和团队研究是集中于关系的两个范例，团队的关系研究是在较小的工作群里，社会资本的关系研究主要是在社会网络里。因此，为了更好地理解组织内部的现象，把这两种文献组合起来是十分必要的（Katz & Lazer， 2001）。自20世纪80年代以来，知识管理开始逐渐概念化、系统化、理论化，成为一个交叉的理论研究方向。资源观（Wernerfelt，1984）、能力论（Barton，1992）和知识观（Grant，1996）等企业理论，都指出了知识是组织获得并保持可持续竞争优势的根源。知识管理是识别、传播和杠杆化组织的集体知识以提高竞争力的综合活动（Krogh，1998）。知识管理是通过阐明指导实践的规则，通过将特殊方案上升为群体智慧，通过促进启发式知识的出现，动态地将原始实践提升转化为科学知识的过程（Tsoukas & Vladimirou，2001）。通过对知识管理文献的梳理，发现网络组织的知识管理研究是围绕知识转移、知识创造和知识应用正是知识管理的三个过程。

知识转移是社会资本的一项重要的成果（Inkpen and Tsang， 2005）。 赞德和科佳（Zander＆Kogut，1995）们认为社会资本创建了一套更高水平的组织原则，这些原则以更多人能够接受的大众语言将知识整理出来。社会资本以“你知道谁”影响“你知道什么”的方式对影响知识转移（Nahapiet and Ghoshal， 1998）。以前的研究显示，相对于信息的客观来源（如数据库和文件柜）而言，人们更多依赖他们的非正式网络来获得信息（Cummings &Cross， 2003）。社会资本反映了组织内关系，这种关系资本与企业网络中的知识分享密切相关（Willem & Scarbrough，2006）。

从结构维度看，联系是社会资本的基本方面，网络成员的社会联系网络创造了知识交易的机会（Adler & Kwon，2002）。艾伦和科恩（Allen＆Cohen，1969）认为，团队成员间的网络联结，有利于内部信息流动和增强知识。而且，创新单元中的网络角色能够拓宽管理中的视野和知识面，是创新的首要因素（Kanter， 1988）。网络联结为人们提供获取知识的途径，密集的内部网络与合作的规范密切相关，可以促进知识的转移（Reagans &McEvily， 2003）。奖励企业内部网络成员的知识贡献及维持成员间的强联系能够促进成员间的知识转移（Dyer& Nobeoka，2000）。海森（Hansen，2002）的研究进一步表明，企业内部网络成员间的联系越密切，隐性知识的转移效率越高。此外，除了网络关系、员工知识基础、团队工作和风险承担，也都有助于形成组织内的知识交换和整合能力（Smith et al.， 2005）。

从社会资本的关系维度来看，信任可以增强团队凝聚力和增加跨职能间的合作（Jassawalla &Sashittal，1998），信任他人更能让人们准备好去承认不确定性，从而去寻求帮助（Holland et al.， 2000）。信任会促进网络成员间的知识转移（Uzzi & Gillespie，2002），成员间值得信赖的、密切的关系对企业网络内的知识分享非常有利（Reagans &McEvily，2003）。雷斯·诺特维等人（Perez-Nordtvedt et al，2008）的研究表明企业网络成员间的关系质量与知识转移效率和效果都是正相关。马克拉和布鲁斯特（Makela ＆Brewster，2009）的研究表明跨国公司中跨部门会议、组建项目组、跨部门团队和东道国员工交互等方式，都有利于培育企业内部社会资本，其中组建跨部门团队和东道国员工交互这两种方式更有利培育信任和共同认知，促进跨部门知识分享。在企业中成员间经常存在既协作又竞争关系，当成员间为争夺资源、市场而展开竞争时，怀疑可能代替彼此间的信任，阻碍知识的转移和共享（Tsai，2002），而采用基于群体绩效的奖励计划，可以避免内部知识竞争，增强信任，对公司内的知识分享有促进作用（Fey & Furu，2008）。此外，雷驰纳（Lechner，2010）等系统研究了社会资本与创新绩效的关系，发现结构和关系维度与创新呈倒U型关系，尤其在探索性创新中，强联系和中心性不利于创新绩效。

从社会资本的认知维度看，密集的内部网络为个体提供向网络中其他联系人和同伴学习的机会（Hansen， 1999; Reagans and Zuckerman，2001）。企业内部网络成员通常会依照总设定的目标努力工作，虽然他们可能不得不完成与他们自己的产品和市场联系的第二目标（Hansen，2002）。共同的愿景和组织制度的相似性有利于知识转移（Hult et al.，2004）。那些与母公司知识相关度高的子公司，更多地转移知识给总部，这是由于彼此间共同知识基础和共同认知 ，使 得 知 识 容 易 被 接 收 者 学 习 和 吸 收（Qin et al.，2008）。此外，共同目标和愿景可以促进知识和资源的交换，帮助网络成员整合知识，如果没有明确的共同目标和愿景，企业将缺乏一种自动转移和整合知识的机制（Dyer & Nobeoka， 2000）。

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