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会员注册【作者简介】王雪莉，博士，清华大学经济管理学院副教授，从事组织文化、组织变革、战略人力资源管理研究
自1977年Teece提出知识转移的思想后，知识转移逐渐成为知识管理的关注焦点。学者对知识转移进行了多种多样的定义，综合国内外学者的观点，本文认为知识转移是在一定的情境下，因为有意识、有计划的行为，知识从知识源向知识接受者转移，并被接受者所吸收的过程。德鲁克曾指出企业内创造、转移和运用知识的能力已经成为现代企业竞争能力的源泉。而个人向组织的知识转移，则成为了企业竞争优势的重要来源之一。从实践角度，员工日趋常态的主动离职现象也对企业人力资源管理提出了新的要求和挑战，如何使新加入员工所具有的知识、技能和经验尽快为我所用，是提高组织人力资源投资回报的关键环节。但是知识转移需要消耗人力、物力和财力等宝贵资源，因此，打开知识转移过程的“黑箱”，探索影响知识转移的因素，从而更有效地进行知识转移，便成为一个重要的研究课题。
正如Teece指出的一样，知识转移会对知识转移者带来成本(cost)。因此知识转移不是自然而然的行为，而会受到内在外在多种因素的影响。外国学者们在构建了多种概括性的知识转移模型的基础上，提出了大量影响知识转移的因素，主要分为转移知识要素，知识源要素，知识受体要素，情境和活动要素四大类。但是在不同的研究中，对这些影响因素之间的相互关系，以及他们是如何共同作用于知识转移的，探索还不够深入。
知识转移过程中，领导是一个重要的影响因素。领导在组织内具有核心的地位，组织的特点和产出(outcome)很大程度上都是组织领导价值和认知的反映。领导在知识的创造、分享、应用和整合环节中都发挥着关键的作用。虽然已有一些学者在研究知识转移影响因素中提出了领导对知识转移的影响，但还没有深入探讨领导行为对知识转移的影响过程，也缺乏相关实证研究的支持。
由此，本研究着眼于变革导向领导行为对员工向组织进行知识转移影响的问题，并选取了学习型组织文化、知识转移意愿与知识接受意愿作为中介变量，构建了变革导向领导行为、学习型组织文化、知识转移意愿、知识接受意愿和知识转移容易程度的影响关系模型。“由于知识转移会给知识源带来时间和精力上的成本，而知识转移的受体是感受不到的，所以通过对知识源对知识转移容易程度判断的调查，更能够真实反映这个组织内知识转移可能发生的程度。”因此本研究采用知识转移容易程度作为知识转移效果的结果变量。根据理论回顾，我们认为变革导向领导行为通过组织文化影响知识转移和接受意愿，从而影响组织内的知识转移容易程度，下面我们着重阐述这一模型的建立和验证的过程及结果。
一、理论基础与研究假设
(一)转移、接受意愿与知识转移容易程度
Szulanski和Lyles等人将知识转移意愿定义为“知识拥有者在多大程度上愿意将个人知识与团队其他成员分享，或知识提供者利用保护机制来影响知识流动的程度”。Grant和Simonin认为知识源的转移意愿会影响转移的效果，转移意愿越强，知识转移就越容易发生，按照Reagans等的提法，就是知识转移容易程度(ease of knowledge transfer)越高。
Szulanski认为知识接受者的缺乏动机与意愿同样会造成知识的黏滞。知识接受者的犹豫常常体现为NIH综合症(not-invent-here，非本地发明综合症)，拒绝接受外部知识的流入。接受动机的缺乏会导致拖延、被动、阳奉阴违、暗地破坏或者完全地拒绝新知识的实施和应用。所以组织作为知识转移的受体，如果不愿意接受或者假装接受外部知识，都会妨碍个人向组织知识转移的容易程度。Cummings发现接收方缺乏知识转移的动机会造成知识转移的困难，而如果有高度的接受意愿，知识接收方就能表现出极大的耐心，克服知识转移过程中出现的困难，知识转移就容易发生。
基于上述分析，我们提出假设如下：
H1：知识源的转移意愿与个人向组织知识转移容易程度正相关。
H2：知识受体的接受意愿与个人向组织知识转移容易程度正相关。
(二)学习型文化与转移、接受意愿
Ajzen等理性行为模型认为，个体的行为意愿受到个体对这种行为的态度(attitude toward the behavior)以及主观规范(subjective norm)的影响。而态度来自于个体相信这种行为会带来特定的结果以及个体对这种结果的价值判断，如果个体认为从事某种行为会给自己带来好处，那么就更有可能实际做出这种行为；主观规范则来自于个体相信一定的个人或者组织认为他是否应该这么做以及他是否愿意遵从这些对象的要求。个体对行为的态度和主观规范的相对重要性决定了个体的行为意愿。
Reagans等指出，知识转移会对知识源的主体带来时间以及精力上的“成本”(cost)，即从功利的角度来说付出大于自己的收获，个体很难对这样的行为具有积极的态度；与此同时，知识接受者接受和学习知识同样会带来时间以及精力的消耗，以及非本地发明综合症等，接受者也有可能对知识转移的态度不够积极。在组织中，强有力的学习型文化不仅能够让个体具备比较强的主观规范，使得个体相信组织要求他参与知识转移的活动，并且让个体知道自己有必要遵从这样的要求，而且和学习型组织文化相关的制度很可能给积极参与学习的个体带来好处(例如：鼓励学习的奖励措施、在晋升制度中体现对学习态度和能力的重视等)。总的来说，我们预期学习型组织文化给个体带来的规范性要求和好处会有助于个体克服对成本的担心和学习新知识的焦虑，从而增加个体参与知识转移活动的意愿。
相关的一些研究支持我们以上的推理逻辑。在Goh的知识转移影响因素模型中，知识分享意愿被作为中介变量，而领导力、高信任水平、合作的文化以及鼓励创新/积极寻找/解决问题的行为被认为对知识转移具有重要的影响。Simonin也认为组织文化，尤其是学习型文化，对知识转移有明显的支持作用。因此，我们提出如下的假设：
H3：学习型文化与知识源的知识转移意愿正相关。
H4：学习型文化与知识受体的知识接受意愿正相关。
H5：知识源的转移意愿在学习型文化与知识转移容易程度之间起中介作用。
H6：知识受体的接受意愿在学习型文化与知识转移容易程度之间起中介作用。
(三)变革导向领导行为与学习型文化
大量的研究表明：领导影响组织文化的形成，是文化的最重要的创造者和维护者，他们创造对组织有益的价值观、信仰以及基本假定，并且通过灌输和企业经营管理的实践把文化扩散到员工中。知识转移的研究学者们也看到了在知识管理过程中领导对组织文化的影响。Bollinger等对知识管理的研究认为，领导应该聚焦于建立一种“尊重知识，促进知识共享，保留员工，以及构造组织忠诚的文化”。Goh也认为领导在建立促进知识转移关键环境的过程中扮演重要角色。领导对于知识转移发生所必要的组织文化和支持环境具有很大程度的影响。因此，我们预期领导会通过组织文化对企业的知识转移活动产生广泛的影响。
众多研究表明，内部动机、信任关系、愿景激励在促进知识转移方面具有重要的作用，而这三个要素正是变革型领导的主要特征。变革型领导超越了其他类型领导风格，他对下属展示出更多的私人关怀，通过愿景和使命，建立互信合作的友好氛围，这种氛围为知识转移提供了一个彼此信任和值得信赖的环境，促进知识转移；其次，变革导向行为首要关心的是在战略目标、战略、组织结构、组织文化和工作过程上的影响变化，关注外部环境，追求灵活变革，而分享、转移、学习甚至创造知识是变革型领导关注的重点。因而，我们认为变革导向领导行为对于学习型文化的形成和建设具有正向的影响，进而影响到知识转移，故提出如下假设：
H7：变革导向领导行为对学习型文化有正向的影响。
H8：学习型文化和知识转移、接受意愿共同在变革导向领导行为与知识转移容易程度之间起中介作用。
(四)理论模型
综上所述，本文所研究的理论模型如图1所示。
图1理论模型图
二、数据和方法
(一)数据的收集
本文的研究对象是就职(或曾就职)于我国各类型企业及单位的员工，而且曾经有过工作转换经历。我们采用方便抽样的方式，将调查问卷通过在线问卷的方式向清华大学经济管理学院在职MBA学生，以及通过朋友关系在全国范围内发放。他们作为知识源的主体，被要求回忆自己在新工作单位向组织中知识受体(即其他同事)知识转移的情况，并在问卷中回答他们的认知。我们一共回收问卷202份，其中有效问卷178份，有效率为88.1%；有24份问卷因多个项目未填或绝大部分选项相同而被排除。
我们之所以选择有工作转换经历的人作为被调查者，是因为在从一家公司转换到另外一家公司工作的情境中，知识转移容易被辨识出来。我们在问卷的指导语中，对知识和知识转移做了明确的界定，以避免被调查者对这两个关键的概念产生歧义。根据以往的研究，我们把知识操作化定义为“您在工作中所涉及的所有管理、技术等方面的知识、经验和技巧”，把知识转移操作化定义为“把自己拥有的知识与同事共享以及把自己的知识通过多种形式留存在公司，形成组织的知识资源的过程”。
在最终的有效样本中，男性有110名，占61.8%，女性68名，占38.2%；60.7%的样本年龄在26～35岁之间，24.2%年龄在36～45岁之间；具有本科学历的占47.8%，具有硕士学历的占43.3%；总工龄3年以下的占16.3%，4～10年的占47.8%，11～20年的占28.7%；具有1次工作转换经历的占39.3%，2次的占32.0%，3次及以上的占27%。样本供职的企业包括国有企业、外资企业、民营企业、中外合资企业以及政府/事业单位。
(二)测量工具
对于自变量和因变量的测量工具，我们参考了西方学者开发的成熟量表，并优先采用已经在中国取样并得到信效度支持的中文版量表。部分量表结合本研究的具体情况对题项进行了调整和补充。本次所用的问卷均为自陈式量表，采用Likert七点尺度量表，1～7分代表“完全不同意”至“完全同意”，被试根据叙述与自身情况的符合程度进行打分。
知识转移容易程度(ease of knowledge transfer)参考Reagans等对非正式网络中个人之间知识转移的研究，由于本研究针对个人向组织的知识转移，所以将其量表中的题项知识转移的对象改为“我的新同事”，如原题“把我知识技术领域的关键想法、概念、理论讲授给该人(this person)很容易”被替换为“把我知识技术领域的关键想法、概念、理论讲授给我的新同事很容易”，并加入了以组织为转移对象的题项，如“把我的知识(或技术)转移给新公司(或单位)很容易”。该量表在本研究中包括5个测量项目，内部一致性系数(α系数)为0.859。
知识源的转移意愿参考Szulanski，Simonin和疏礼兵知识转移影响因素实证研究中测量转移意愿的条目，我们选择和设计了测量条目。转移意愿测量项目的一个例子是：“我很乐意把知识传授给我的新同事”。该量表在本研究中包括6个测量项目，α系数为0.803。
知识受体的接受意愿参考了Szulanski的问卷条目，我们选择和设计了测量条目。接受意愿测量项目的一个例子是：“我的新同事在工作中遇到困难时愿意向他人咨询求教”。该量表在本研究中包括4个测量项目，α系数为0.821。
学习型文化使用了Cummings和Simonin知识转移实证研究中对于企业学习型文化的测量条目，如“新公司(或单位)鼓励员工反思、质疑和挑战现有的行为、规范、观念和智慧”。该量表在本研究中包括5个测量项目，α系数为0.868。
变革导向领导行为部分，采用Yukl的TRC领导行为量表中对变革导向领导行为的测量条目。该量表是Yukl基于以往各种经典的变革型领导研究整合开发的，在我国学者陈国权、周为的实证研究中也具有较好的信效度。题项包括“他(她)清晰地描述组织可完成或实现的愿景”，“他(她)提出新的和有创造力想法来改善产品、服务和流程”等。该量表在本研究中包括6个测量项目，α系数为0.913。
三、结果
(一)同源方法偏差检验
由于我们所有的变量都是在同一张问卷中测量的，因此可能存在同源偏差问题。根据Podsakoff等推荐的方法，我们首先进行了理论模型中5个变量的验证性因子分析，结果表明除了RMSEA指标高于0.08，模型的大部分指标在可以接受的范围之内(χ=307.86，df=125，CFI=0.96，IFI=0.96，NFI=0.93，RMSEA=0.09)。我们接着做了带有同源偏差因子的验证性因子分析，结果发现6因子模型的拟合程度有了明显的改善(χ=157.92，df=107，CFI=0.99，IFI=0.99，NFI=0.96，RMSEA=0.05)。这一结果表现我们的变量之间存在一定程度的同源偏差问题。根据Podsakoff等学者推荐的方法，我们用结构方程模型检验图1时，还在模型中指定所有的测量项目指向一个假设存在的同源偏差变量。总的来说，尽管我们的数据中存在一定程度的同源偏差，但是由于在模型检验时，通过这种统计方法把同源偏差因子控制起来，因此得到的结果仍然是有意义的。
(二)描述性统计结果
表1列出了变量间的相关系数表。我们假设的相关关系均得到了初步的支持。另外，知识转移容易程度和变革型领导以及学习型文化的相关关系小于和转移以及接受意愿之间的关系，说明转移和接受意愿有可能存在中介作用。变革领导导向行为和转移以及接受意愿之间的关系小于和学习型文化之间的关系，说明学习型文化可能存在中介作用。
(三)结构方程模型的结果
我们采用结构方程模型(SEM)来从整体上检验理论模型(控制了同源偏差因子)，结果如图2所示。模型的拟合结果较好(χ=159.43，df=111，CFI=0.99，IFI=0.99，NFI=0.96，RMSEA=0.05)。从图2和拟合指标来看，除了假设3和模型5没有得到支持，其他的假设都得到了数据的支持。
我们也将理论模型和一些可能存在的竞争模型进行了比较。我们主要对比了五个竞争模型和理论模型的优劣程度。在竞争模型1，我们假设学习型文化对知识转移容易程度有直接的影响，但是结果发现该路径并不显著，卡方值虽有减少，但是非常有限(Δ
=0.76);在竞争模型2，我们假设变革导向领导行为对知识转移容易程度有直接的影响，但是结果发现该路径并不显著，卡方值没有减少，反而增加；在竞争模型3，我们假设变革导向领导行为对知识转移意愿有直接的影响，但是结果发现该路径并不显著，卡方值虽有减少，但是非常有限(=0.76)；在竞争模型4，我们假设变革导向领导行为对知识接受意愿有直接的影响，但是结果发现该路径并不显著，卡方值没有减少，反而增加。在竞争模型5，我们假设变革导向领导行为是学习型文化和知识转移活动之间的中介变量，但是结果发现模型的拟合程度差于理论模型的结果，而且卡方值没有减少，反而增加。整合以上所有的分析结果，我们认为从理论模型得出的结果是和数据拟合程度最好的。四、讨论
(一)理论意义
本文的主要发现有：知识源的转移意愿和知识受体的接受意愿与知识转移容易程度呈显著的正相关关系。学习型文化通过知识受体接受意愿的完全中介作用影响知识转移容易程度。而学习型文化又是连接变革导向领导行为和知识转移容易程度的中介变量。学习型的组织文化在变革导向领导行为与知识受体的接受意愿之间起完全中介作用。
本项研究的理论创新意义在于揭示了变革导向领导行为和知识转移容易程度之间的作用机理。虽然由于时间和精力的限制，领导很难做到一对一地辅导和激励员工从事知识转移活动，但是他们可以通过营造组织内部的学习型文化来减少知识转移的壁垒和障碍，促进知识转移活动。我们的研究表明：学习型文化是连接领导行为和知识转移活动的关键环节，而知识受体的接受意愿是让学习型文化在知识转移活动中起到效果的重要个体环节。
本研究一项有趣的发现是：在控制了其他变量后，学习型文化和知识源的转移意愿(是否愿意教)之间没有表现出显著的相关性。有两个方面的原因可能导致了这一结果：1)我们研究的是知识源新加入一家企业后，知识转移的效果。学习型文化可能对这些新加入企业的知识源影响比较小，而对那些已经熟悉学习型文化的知识接受者影响更大；2)如果学习型文化中更多地侧重于学习，而较少关注分享，那么制度层面必然是对知识接受者的激励政策多，而对知识源的分享行为奖励少，因此知识源的转移意愿就更多和知识源的个性，以及知识源和知识接受者的成对关系相关，而和反映组织整体氛围特点的学习型文化相关性较弱。毕竟在知识转移活动中，受益明显的往往是接受方。
(二)实践意义
在知识经济的时代，知识“已经成为企业最具有战略重要性的资源”，而“在内部进行知识转移的能力对于企业通过利用内部稀有的知识构建竞争优势具有非常关键的作用”。因此，组织内部的知识转移应该得到相当的重视。尤其当人力资源在不同企业之间的工作转换成为人力资源市场的常态时，那么如何最大程度地促进新员工加入企业后，向新企业转移其所拥有的、在原企业积累起来的，而现企业所不具备的、有利于企业建立竞争优势的稀缺知识，就格外具有战略意义。但是，新成员并不会自然而然地转移自身的知识，因为知识转移会对他们自身带来时间、精力等等资源的消耗，还可能使他们丧失知识专有权所带来的优势或地位，因此，营造有利于内部知识转移的环境就变得至关重要了。而本文的研究结论，则为如何营造这样的环境提供了一定的启示。
1.变革导向领导行为的重要性。本文的研究发现，变革导向领导行为能够通过影响组织文化，知识受体的接受意愿，进而影响组织内的知识转移效果。因此，为了营造有利于组织内知识转移的条件，企业领导有必要调整自己的领导行为，即除了对于任务、期限、资源的关注之外，要对变革与新知显示出较强的容忍度，拒绝墨守成规，支持有价值的新知在组织内的转移。领导要鼓励员工与他人交流自己的新知，并且带着开放的心态积极学习别人的知识；此外，还需要尊重员工的新想法，支持并信任他们，不要轻易惩罚因为学习新知识、尝试新方式而试验失败的员工。尤其对于新加入企业的成员，要与他们充分沟通、对他们充分信赖，帮助他们尽快建立起对于组织的认同，提高他们为组织贡献自己有价值的知识的意愿。
2.建立既鼓励学习又鼓励分享的学习型的组织文化。本文的研究发现，学习型的组织文化在领导行为对知识转移的影响中起了重要的中介作用，组织文化本身也对于知识受体的接受意愿以及知识转移容易程度有显著的正向的影响。因此，要促进组织内的知识转移，企业领导者的一项重要使命就是要在组织内营造学习型的文化。领导者需要创建组织内部分享交流、共同成长的氛围，健全以分享、学习为导向的激励制度，通过绩效考核等制度方式促进员工的知识转移与学习行为；领导者本身应该率先示范，主动与员工分享自己的经验，同时鼓励团队互动式学习。还要改善知识转移的条件和环境，为知识转移提供必要的时间、资金、渠道等资源支持。总之，需要从整体上为知识转移创造良好的发生环境。
(三)不足和未来研究方向
本文虽然验证了领导行为对于知识转移的影响，大部分假设得到了证实，但仍然存在一些缺陷和不足之处，主要体现在以下几个方面：
1.样本数量有限。由于样本人群是有过工作转换经验的人士，是一个特定的人群，所以通过个人社交网络寻找的研究对象不仅有限，且类型也受到一定的局限。在后续的研究中，样本的数量和类型都应该扩大，对不同性质、不同行业、不同地区的研究对象进行调研，对研究结果进行验证，以保证其应用的广泛性。
2.指标的主观性与单向性。本研究的问卷都是自陈式的问卷，员工通过自己的感知进行打分的。领导行为部分问卷，也都是被调查者对于自己的领导的行为的感知而进行打分，而不是领导者对自身领导行为的打分，这都有可能造成一定的偏差。虽在数据分析中我们检验并控制了同源偏差，但在未来的研究中，可以采用更客观的指标，以及不同主体的反馈，来提高研究的准确性。
3.我们变量之间因果关系的假设，是基于理论和过往的经验提出的，但是由于我们使用的是横截面数据，所以数据本身并不能检验模型中包括的因果关系。在未来的研究中，可以通过收集多个阶段的纵向数据来检验这些变量之间的因果关系。^