知识管理：一个投入产出模型的研究

KnowledgeManagement:AnInput-outputModelApproach1知识管理：一个投入产出模型的研究∗罗娴∗∗窦文章∗∗∗（北京大学软件与微电子学院管理技术系北京100024）摘要：本文基于“投入产出分析法”及系统化运营思维，构建了“投入-控制-产出”的三维动态分析框架；通过变量假设、问卷调查和定量分析等方法，验证了知识管理的投入要素与知识管理的绩效存在较为稳定的正相关关系，并通过提高知识管理的系统化运营水平，可以显著提高知识管理绩效，降低知识管理水平对要素投入的依赖。关键词：知识管理、成熟度模型、绩效评价、回归分析中图分类号：C931KnowledgeManagement:AnInput-outputModelApproachLuoXianDouWenzhang（DepartmentofManagementandTechnology,SchoolofSoftwareandMicroelectronis,PekingUniversity,Beijing,100024）Abstract:Basedontheapproachofinput-outputanalysisandtheideaofSystematicOperationsManagement(SOM),thispaperintroducesathree-dimensionaldynamic“input-control-output”modeltotheKnowledgeManagement(KM)research.Insuchaframework,weverifiesthepositivecorrelationbetweentheinputresourceandtheoutputperformanceofaKMimplementationbymeansofvariablehypothesis,questionnairesurveyandstatisticanalysis,andobservesthesignificantcontributionofSOMtotheKMperformance,whichcansubstantiallyreducetheKMperformancedependenceonitsinputresource.Keyword:knowledgemanagement,maturitymodel,performanceevaluation,regressionanalysis一、引言随着知识经济时代的到来，知识成为企业的一项重要战略资产，知识创新和知识管理(KnowledgeManagement，KM)被看作企业保持竞争优势的关键性因素，KM项目运作也成为企业的常态生产方式。但同时，随着KM项目实施范围的扩展，KM的执行日益复杂。如由于缺乏对员工参与KM的绩效评估和奖励机制，知识共享的企业文化难以建立，KM难以与业务流程整合∗本文得到北京大学与斯坦福大学合作研究项目“中国通信企业创新案例研究”的资助，谨致谢意。∗∗罗娴（1981年-），江西万载县人，女，硕士，专业领域方向：IT项目管理。∗∗∗窦文章（1966年-），男，山西应县人，博士，教授，主要从事企业管理、电信经济、项目管理等方面的研究。论文通讯作者。通信方式：[e-mail]，13801227836，邮址：北京大学资源大厦1020室，北大EMOT办公室，100871。KnowledgeManagement:AnInput-outputModelApproach2于一体；由于缺乏有效的知识获取机制，员工难以从知识库获取有价值的知识和信息。KPMG咨询通过对超过115项KM项目的调查，总结出以下可以促进KM项目有效执行的关键因素[1]：1)充足的资金支持，2)以商业价值为中心的目标，3)明确的角色定义和职责界定，4)有效地监督和支持，5)全面的培训，6)正式的激励机制。成功的知识管理应该依据使用者的需求和业务流程加以设计，使得知识应用与的业务流程完全融合，员工可以获得及时准确的业务信息，KM系统能对各类问题作出迅速而专业的反馈。在对内部流程进行KM改造的同时，为应对日益加剧的行业竞争以及即时生产(JIT)管理的要求，近年来，企业开始关注自身供应链的全面整合，KM应用的焦点也开始从企业内部拓展到与企业外部环境(如客户和供应商)的知识共享。例如通过关键客户关系迅速获取市场需求信息，通过外部共享了解市场动态和技术发展趋势，建立研发部门与客户的沟通渠道，减少无客户价值的研发成本等等。而多变的外部环境无疑加剧了知识管理实施的复杂性。KPMG2002-2003年度的KM调查报告显示，KM应用的效果并不尽如人意，78%的企业认为由于不能有效地利用知识，企业丧失了业务拓展的机会。因此，对知识管理项目进行有效的计划、控制和评估显得尤为重要。然而，当前知识管理研究尤其是定量分析，主要集中于知识管理体系的某个层面(如KM绩效评估)，面向企业的KM多维分析体系很少涉及。本研究引入投入产出分析法和系统化运营思维，提出KM的“投入-控制-产出”三维动态分析框架，力求为知识管理的理论研究和行业实践提供一个崭新的视角。二、文献综述(一)知识管理的内涵有关知识管理的定义很多，许多著名学者如Druker(1999)，Sveiby(1998)，Wiig(1997)，Bassi(1997)，Quintas(1997)，Davenport(1998)，Malhotra(2000)，Snowden(1999)，Hibbard(1997)，以及Newman和Conrad(2000)等都对知识管理进行过定义，但表述各不相同。例如Sveiby认为知识管理是利用组织的无形资产创造价值的艺术[2]；Wiig把知识管理看作知识的系统化创造和运用以提高组织知识领域的效率[3]；Hibbard则把知识管理定义成组织获取存储于人的大脑、组织的数据库和各类文档中的专业知识，并将这些专业知识加以传递的过程[4]。Newman和Conrad给知识管理下了一更为广泛的定义：知识管理是一门学科，它通过维护和利用企业当前和未来的知识资产，来寻求提高个人和组织绩效的途径[5]。当前，知识管理仍然是一个发展中的概念，至今为止，还没有一个定义可以明确而完整的概括知识管理的全部内涵。研究者从不同的角度和需要，可以对知识管理进行不同的定义。本文对知识管理的定义是：知识管理是组织有意识采取的一种战略，它利用信息技术，协助组织和个人围绕各种来源的知识内容，实现知识的生产、维护、分享、应用及创新，并在个人、组织、业务目标以及经济绩效诸方面形成知识优势和产生价值。（二）知识管理评估体系对任何实施的知识管理项目都必须通过评估来检验实施效果并确定改进方向。因此建立全面的KM评估体系一直是学术界和实业界关注的焦点。当前KM的评估体系名目繁多，而评估基准也相差甚远，造成了KM评估相对混乱的局面。本文通过对KM评估体系的收集、整理和归纳，依据其研究范畴分为两大类：一类关注评估知识资本为企业带来的综合价值；另一类则关注评估企业自身知识管理的能力(competence)或绩效(performance)。KnowledgeManagement:AnInput-outputModelApproach31．知识资本(IntellectualCapital，IC)评估体系1)Skandian模型：由Edvinsson在Skandian公司主持设计，采用111个指标从财务、顾客、流程、更新和开发、人力等五个方面对IC进行分析和评估，是最具有影响力的IC评估模型之一；2)平衡计分卡模型(BalancedScorecard，BSC)：由哈佛大学教授RobertS.Kaplan与诺朗顿研究院教务长DavidP.Norton提出，强调企业应利用财务与非财务指标对企业IC和经营业绩进行全面计量和评价[6]；3)MAKE研究(MostAdmiredKnowledgeEnterprise)：采用德尔菲(Delphi)法，通过专家小组鉴别关键问题，以第三轮筛选的8项指标为标杆，结合其他指标综合评选出全球最卓越知识型企业；此外，Sveiby采用动态而非绝对指标对IC价值进行评估，这些指标包括增长和创新指标、效率指标和稳定性指标；而AnnieBrooking则提出了IC审计的概念，运用审计方法对IC进行评估。2．知识管理绩效(KnowledgeManagementPerformance，KMP)评估体系与IC评估不同，KMP评估主要关注企业自身对知识进行管理的能力。目前国际上通用的KMP评估实用工具包括：1)KMAT(KnowledgeManagementAssessmentTool)：由ArthurAndersen咨询公司和美国生产力和品质中心共同开发，用来测量组织本身的知识分享和管理知识的程度，评估组织KM实践的优劣，并提示需要加强的KM领域。KMAT分为5个部分：流程、领导、文化、技术和评估。2)KMD(KnowledgeManagementDiagnostic)：由Bukowitz&Williams(1999)合撰的“TheKnowledgeManagementFieldbook”一书发展而来，该方法从实施KM流程出发，评估确认KM不足的领域，并找到实施流程中需要改进的步骤，其中KM流程由以下7个步骤构成：取得、使用、学习、贡献、评估、建立和维持、去除。3)DavidS.Associates的KM评估量表：该量表来源于Associates发表的全球最佳知识管理实践报告“CreatingtheKnowledge-basedBusiness”，包括以下10个维度：领导，测量，流程、显性知识、隐性知识、文化/结构、知识中心、开发、人员技术、科技基础设施。4)知识受益指数(KnowledgeProfitIndex，KPI)：KPI指的是组织实施知识管理后的有形收益与无形收益的总和与导入知识管理的总成本的比值，可以用如下的公式表示：KPI＝(有形收益＋W*无形收益)/知识管理导入成本。5)KMMA(KnowledgeManagementMaturityAssessment)：KMMA是本研究模型采用的KM评估基准，该体系由美国国内从事最佳实务研究和定量分析的顶尖机构——公司执行委员会(CorporateExecutiveBoard，CEB)设计实施。基于对众多跨国公司KM项目的调研和评估，CEB在其2007年发表的KM最佳实践研究报告“CreatingSustainableKnowledgeManagement”中提出了一套面向企业的知识管理成熟度评估表。这套评估表将企业的知识管理绩效定义为“知识管理的成熟度”，并将其分为4大维度(一级指标)：知识为本的文化、知识转移能力、知识维护能力、知识应用能力；各一级指标被细分成4或5个二级指标，分别用三个等级来描述其不同的成熟度，同时要求依据指标对知识管理的贡献赋予权重分值，最终通过加权平均来测量企业整体的知识管理成熟度[7]。KMMA是最新的行业实践成果，也是当前KMP领域最具实用价值的评估体系之一。本研究立足于KMMA，并依据专家访谈的结果对其加以修正，将修正后的KMMA作为本研究KMP评估的基准。同时采纳CEB定义，将知识管理绩效定义为知识管理成熟度。KnowledgeManagement:AnInput-outputModelApproach三、模型构建与说明(一)研究问题本研究包括以下4个问题：1)建立KM投入产出模型的理论框架；2)探讨KM系统化运营机制；3)提供一个修正的KMP评价体系——AKMMA(AdjustedKMMA)。4)依据模型定量分析KM要素投入、系统化运营及绩效产出三者的内在关系。(二)知识管理的投入产出分析法以往对KM评估的研究主要集中在建立KM评估体系单一层面，由于KM项目本质上是企业的一项投资，因此应该考虑其投入资源与产出效果的匹配关系。基于此本文借鉴了经济学中的投入产出分析法来评估KM项目。