2.3 理论基础

2.3.1 知识协同理论

知识协同（Knowledge Collaboration, KC）的概念最早是由 Knowledge Management杂志前主编Karlenzig W于2002年提出的，他从组织战略的视角出发，认为知识协同可以动态整合组织内外部系统、流程、技术和各种利益相关者，最终实现组织绩效最大化[41]。根据Karlenzig的观点，知识协同具有两个方面的含义：一是它能有效促进各类资源的交换与融合，二是它以提升组织绩效为目的，进而提高了组织的竞争能力。

其后，关注知识协同的学者逐渐增多，他们开始从不同的视角给知识协同下定义，最具代表性的观点是从知识管理的视角定义知识协同。知识管理专家Anklam指出，知识管理经历了以显性知识、信息技术实现为重点的两个发展阶段，随着知识经济时代的到来，知识管理开始迈向以知识协同为标志的新阶段，即知识协同是知识管理发展的第三个阶段[42]。Leijen也指出，知识协同就是当一个人发现自己缺少解决某一问题的能力时，而其他人正好有此能力，结果双方达成共识，共同进行知识整合，最终使该问题得以解决[43]。我国学者佟泽华认为，所谓知识协同，就是知识管理中的主体、客体、环境等达到的一种在时空上有效协同的状态，知识主体之间协同工作，在恰当的时间和场所将知识有效地传递给恰当的目标对象，实现知识创新的“单向”“双向”或“多向”的多维动态过程[44]。徐少同认为，知识协同的最终目的是创新，它以知识管理和协同论为基础，由多主体共同参与的互动过程，是整合资源并提高组织绩效的有效管理模式和主要战略手段[45]。

从上述定义中可以发现，知识协同一般包含知识主体、知识客体、时间、环境四个要素，其中知识主体是指知识活动的参与者，知识客体就是知识，环境主要是各类组织机构的“软环境”和“硬环境”。知识协同具有如下四个特点：知识协同追求的核心目标是“1+1>2”的协同效应；知识协同主体、知识客体和环境是随时间的变化而变化的，因此知识协同具有“动态性”；知识协同强调知识传递的“准确性”，即时间的准时性、目标的准确性、知识流的多向性。随着“知识客体”内容不断丰富，知识协同的价值增强，即知识协同具有知识的集聚作用[46]。

知识协同的组织形式多种多样，常见的有协同团队、知识社区、知识联盟、知识创新型网络组织、虚拟团队等，协同团队是知识协同最基本的组织形式。现阶段，学者们对知识协同过程的研究成果较丰富，主要结论包括：知识创造是知识协同的目标；知识转化是知识协同的有效构成；知识协同过程中有知识搜寻、知识转移、知识创新等多种微观过程[47]。未来，知识协同理论会不断发展和成熟，知识协同也逐渐被应用到其他领域，主要包括：协同设计、虚拟企业、新产品开发、知识创新、供应链等领域。

对于产学研协同创新团队而言，其存在的主要目的是推动科学研究、人才培养、产业创新，这种目的的实现主要是产学研协同创新团队能够有效获取和充分利用知识资源。而知识协同可以理解为一种基于合作互补，以实现共赢的整体优化思想，产学研协同创新团队成员可以有效地将自身及其所在组织的知识资源进行整合与优化，通过知识转移增强协同能力，达到“1+1>2”的效果，最终实现协同创新。因此，本书参考并借鉴了知识管理视角下的知识协同理论的观点，具体分析产学研协同创新团队内部的知识转移活动。

2.3.2 复杂性科学

21世纪是复杂性科学的世纪，兴起于20世纪80年代的复杂性科学带来了一场方法论和思维方式的大变革，它既引发了自然科学界的巨大变革，也广泛地渗透到哲学社会科学领域，复杂性科学受到越来越多的学者的关注。复杂性科学（Complexity Science）并非只是指一门独立的新学科，它发生在所有学科领域，复杂性科学是科学系统的一种形态，它带来了科学系统各种深层次性质的改变，它的兴起表明科学系统正在经历从简单科学向复杂科学整体形态的历史性转变[48]。因此，复杂性科学既包括早期的一般系统论、控制论、人工智能，也包括后期的耗散结构理论、协同学、超循环理论、突变论、混沌理论、分形理论和元胞自动机理论。本书所涉及的复杂性科学主要包括系统论、耗散结构理论和协同论。

1．一般系统论

一般系统论（General Systems Theory）的思想是美籍奥地利人、理论生物学家贝塔朗菲于1932年首次提出的，直到1948年，贝塔朗菲的一般系统论才引起学术界的注意。一般系统论几乎是与控制论、信息论同时出现的，但其真正得到学者广泛重视是在20世纪60—70年代之后。一般系统论主要研究复杂系统潜在的一般规律，其主要内容包括：（1）关于系统的科学，主要采用精确的数学语言描述系统；（2）系统技术，主要是运用系统的思想和方法分析工程系统、生命系统、经济与社会系统等复杂系统；（3）系统哲学。

系统论认为，所有系统都是通过相互联系形成整体结构来发挥整体功能的，系统的基本特征包括整体性、关联性、目的性、动态性等。系统思想的核心即系统整体性，它强调系统不是各个组成部分的简单机械组合或简单相加，而是整体大于部分之和。系统中各要素不是孤立存在的，它们相互关联构成了一个不可分割的整体。因此，一般系统论是把研究对象看作一个复杂系统，主要研究系统、要素、环境之间的相互关系及其变动的规律性，在此基础上充分利用这些关系和规律去控制、管理、改造或创造系统，协调各要素关系，最终使系统不断优化。有人将系统思想和一般系统论称为系统论，与控制论、信息论一起俗称“老三论”。

一般系统论（系统论）的出现为现代复杂问题提供了新的有效的思维方式，它既为现代科学的发展注入了新的理论与方法，也为解决现代社会中的各种复杂问题提供了方法论基础。本书从系统论的角度出发，认为产学研协同创新团队内部知识转移是一个系统，符合系统的一般含义，它是由知识源、知识受体、知识、转移渠道构成的，各部分之间相互联系、相互作用，通过科学知识和技术知识的充分共享和有效吸收与利用实现知识的高效转移，提高科技创新能力，最终促进产业发展、人才培养和科学研究功能的整体提升。

2．耗散结构理论

耗散结构理论（Dissipative Structure Theory）是由比利时物理学家伊里亚·普里戈金（Prigogine L）于1967年在一次“理论物理学和生物学”的国际会议上正式提出的，它是研究耗散结构形成的条件、机理和规律的理论。耗散结构是一种远离平衡态的、稳定的、有序的结构，具有耗散结构特征的系统通常应具备三个条件：①开放系统，即能以不同的形式不断地与外部环境进行物质、能量、信息的交换；②远离平衡态，即系统内各要素、各子系统相互联系与制约，整体上看是有序的“活”结构；③非线性动力学机制，如正负反馈机制等。

耗散结构理论解决了开放系统如何从无序走向有序的问题。当系统具有耗散结构特征，其有序程度的高低可以通过体系状态函数“熵”（Entropy）来表示，“熵”越大系统的无序程度就越高[49]。“熵”的概念是1850年德国物理学家鲁道夫·克劳修斯（Clausius R）首次提出的，是指体系的混乱的程度。“熵”概念被广泛应用在许多科学领域，在不同的学科中引申出更具体的定义，其在社会科学中是指开放系统无序程度的度量。

开放系统的“熵”包括系统内部因不可逆产生的熵增dis和系统与外界交换能量和物质时引发的熵流des，整个系统的总熵ds=dis+des，其中，dis＞0, des＞0或des＜0或des=0。热力学第二定律指出，孤立系统中是没有熵流的，如果系统是可逆的，“熵”会保持不变；如果系统是不可逆的，“熵”总是在增加。热力学第二定律又称“熵增定律”，表明了在自然过程中，一个孤立系统的总混乱度（即“熵”）不会减小。但在开放系统中，熵流des＞0或des＜0或des=0，如果外界提供足够的负熵流des＜0，且|des|≥dis，则总熵ds≤0，总熵ds越小，系统的有序性越强。可见，开放系统通过不断与外界环境交换物质、能量产生的负熵流des来减少总熵ds，最终使系统由无序走向一种新的稳定有序的耗散结构，如图2-2所示。

耗散结构理论应用领域及其广泛，它不仅可以用于解释热力学系统，也可以用于解释经济、社会、技术创新等具有自组织现象的社会科学问题。产学研协同创新团队内部知识转移是由主体要素、客体要素、渠道要素和情境要素构成的相互作用、相互影响的复杂系统，该系统符合一切系统应具备的特征。产学研协同创新团队内部知识转移系统也是一个具有开放性、远离平衡态、非线性作用的耗散结构体，它通过不断地与外界环境进行能量、知识、信息的交换，逐渐由无序走向有序，形成新的稳定结构。分析产学研协同创新团队内部知识转移系统的熵变将有利于进一步分析其知识转移的实质，因此本书运用耗散结构理论研究产学研协同创新团队内部知识转移过程问题。

3．协同论

协同论（Synergetics）亦称协同学或协和学，它是德国教授、著名物理学家哈肯（Haken H）于1976年提出的。协同论主要以“老三论”和突变论为基础，吸取耗散结构理论的精华，采用统计学和动力学结合的方法，探讨各种系统从无序变为有序时的相似性，研究它们从混沌无序状态不断向稳定有序结构转化的机理与条件。

协同论的主要内容包括：（1）协同效应（Synergy Effects），也称增效作用，简单地说，就是“1+1>2”的效应。协同论认为在系统中，各子系统间是一种相互影响、相互合作的关系，当外来能量发挥作用或物质聚集到临界点时，子系统间会产生协同作用。（2）伺服原理（Servo Principle），主要强调系统内部的快变量服从慢变量、序参量起支配作用。系统临近不稳定点或临界点时，少数几个集体变量（序参量）支配系统其他变量的行为并最终主宰系统演化的整个过程。（3）自组织原理（Self-organizing Principle），是指系统在吸收外部能量、信息、物质的过程中，能够依据相互默契的某种规则，各尽其责、相互协调，不断向结构化、有序化、多功能方向发展，自动形成新的有序结构。

协同论在自然科学和人文社会科学领域等许多方面应用广泛。作为一门年轻学科，它为人类处理复杂问题提供了新的视角。在本书中，产学研协同创新团队内部知识转移是一个社会系统，在产学研协同创新各组织以及政府等外部环境的作用下，各个子系统之间会产生协同作用，协同效应越高，系统整体功能越能更好地实现；协同论的自组织原理显示，产学研协同创新团队内部知识转移系统必须与外部环境不断进行知识、信息、能量交换，使其向有序化方向发展。影响产学研协同创新团队内部知识转移的因素很多，需要找出起决定作用的序参量，这样才能把握整个系知识转移统的发展方向。因此，本书吸收协同论精华，采用一种新的思维模式与视角去诠释产学研协同创新团队内部知识转移过程和影响机理。

2.3.3 团队效能理论

团队效能（Team Effectiveness）就是在既定环境和规定时间内，科学度量团队完成规定任务的程度。一般来说，团队效能是团队能力、可信赖性和适应性的函数，其公式为W=f（C, D, A），其中，W 是团队效能；C（Capability）是团队拥有执行任务的整体能力，主要有成员技能、知识和能力等；D（Dependability）是团队执行任务时所处的状态，主要有成员个性状态、角色认知与定位等；A（Adaptability）是团队执行任务过程中所处的状态，主要有成员角色分配、团队规则形成、团队文化成熟等。

在团队效能理论的研究中，团队效能影响因素的研究得到了非常广泛深入的探讨，学者们在研究影响团队效能的关键因素并建立团队效能的生成关系模型方面已经取得了许多较有价值的成果。

较为经典和最常被引用的团队效能模型是Mcgrath于1964年提出的输入（Inputs）-过程（Processes）-输出（Outputs）的“I-P-O”模型。输入（Inputs）代表团队初始条件，是指一些影响团队效能的结构因素；过程（Processes）是指项目进行过程中团队成员间为完成任务而发生的一系列行为等；输出（Outputs）是指项目任务结束后的结果和成员的满意度等。“I-P-O”模型强调输入过程中的不同因素通过影响团队互动过程进而影响团队效能，互动过程扮演中介角色，在团队输入变量与团队效能之间产生影响。具体见图2-3所示[50]。

“I-P-O”模型是研究团队（组织）效能最有效的工具，其对后续团队效能模型研究与构建产生了十分重要的影响。许多学者基于“I-P-O”范式研究团队互动过程的前因与结果，在该模型基础上不断修改建立了更多的团队效能模型，比较有代表性的团队效能模型包括如下几个：

（1）Jewell的团队效能模型，如图2-4所示[51]。该模型将团队互动过程看作是团队效能的重要中介和前因变量，该模型的主要贡献是列出了团队产出效能和团队互动过程的关键要素，并将物质环境因素和社会环境因素作为个人特质和团队特质等输入要素和团队互动过程之间的权变变量。Jewell的模型对此后的团队互动过程研究具有重要的指导价值。

（2）Cohen的团队效能模型，如图2-5所示[52]。Cohen的模型描述了各种影响因素之间直接或间接的相关路径，将团队互动过程分为内部过程和外部过程，注重冲突和沟通的重要中介作用，尤其强调了团队心理特征独立地或通过与团队行为互动对团队效能的影响。

（3）Pascual的团队效能模型，如图2-6所示[53]。该模型最大贡献在于突破了以往模型只对输入和输出变量进行类别划分，对团队作用过程变量进行了类别划分，将其划分为知识、领导、行为、态度四大类，每一大类下面又包含具体小类。该模型对以后研究有一定借鉴作用。

从上述模型中可以发现，后来许多学者建立的团队效能模型多是在Mcgrath的“I-P-O”模型的基础上不断修改的，其基本思想大致相同，只是输入（Inputs）、过程（Processes）、输出（Outputs）所包含的要素有所差别，其基本特征都是输入（Inputs）-过程（Processes）-输出（Outputs）的系统性构架。总之，任何模型都不能穷尽所有的变量，始终有一些要素无法纳入到模型中。

在团队内部知识转移的研究领域，影响因素的研究一直是备受国内外学者关注的热点。现阶段多数有关团队内部知识转移影响因素的研究都集中于各种输入变量对知识转移结果（I-O）的影响，忽视了在团队内部知识转移过程中团队互动的中介作用，因此较少有学者同时针对输入变量、知识转移过程中团队互动、知识转移结果三者加以探讨的研究。本书借鉴基本的“I-P-O”模型的思想，认为产学研协同创新团队内部知识转移效能是知识转移系统中各输入要素通过知识转移过程中团队互动的中介作用来实现的。