从知识移动看知识管理与知识价值增加

147《商场现代化》２００７年６月（上旬刊）总第５０５期一、知识管理的主流观点企业是为创造价值存在，所以任何一种管理理论被应用于企业活动的最终目的也是为了创造价值。

知识管理亦不例外。

可在解释这种价值增加的过程中，现有的各种知识管理理论由于视角和理论基础的不同并没有达成一致。

在知识管理领域，一种重要理论侧重于知识的可呈现程度的研究，将知识管理看作对隐性知识（Ｔａｃｉｔ　Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ）和显性知识（Ｅｘｐｌｉｃｉｔ　Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ）的管理。

野中郁次郎（Ｉ．Ｎｏｎａｋａ）。

将知识创造分为社会化（Ｓｏｃｉａｌｉｚａｔｉｏｎ）、外化（Ｅｘｔｅｒｎａｌｉｚａｔｉｏｎ）、联结化（Ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ）、内化（Ｉｎｔｅｒｎａｌｉｚａｔｉｏｎ）四个过程。

通过这四个过程，隐性知识与显形知识可以互相进行转换１。

其后，Ｇ．Ｈｅｄｌｕｎｄ提出了Ｎ型组织（Ｎ－Ｆｏｒｍ　Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ）理论，他除了分析了显性与隐性知识外，还分析了知识的四种社会集合——个人、群体、组织和跨组织领域。

这样，知识管理又加入了对知识扩散性的研究。

对于知识进行阶层性的划分也是比较流行的一种方法。

这种划分大致将知识分为数据、信息、知识三个阶层。

这里，“数据”到“知识”的转换，被认为是一个内化过程。

知识管理是如何增加价值的？从不同的角度出发，各种知识管理的理论都涉及到了知识的增值问题，但很少有一种理论明确地从价值增加的角度看待知识管理。

实际上，知识的价值是动态的。

Ｔ．Ｄａｖｅｎｐｏｒｔ和Ｌ．Ｐｒｕｓａｋ论证了知识的价值链。

他们认为，知识在价值链中的位置并非一成不变的，有着提升和滑落的过程。

知识的产生仅仅是价值产生的一部分，通过积极可控的知识管理，可以实现知识本身的价值的增加。

这一过程和开发一种知识资产具有同样重要的意义。

但Ｄａｖｅｎｐｏｒｔ，Ｐｒｕｓａｋ的价值链理论还是建立在对知识进行阶层的划分（数据——知识）的基础上。

实际上，正如刚才所说，知识可呈现性（显性——隐性）、扩散性（个人—专有技术）也会面对产品的社会学习周期的挑战，也可以通过移动优化其价值。

图１Ｉ—空间和社会学习周期（ＳＬＣ）８２．企业单个知识资产的移动与增值单个知识资产的价值可分为“效用”和“稀缺性”两部分（Ｂｏｉｓｏｔ，１９９８），“效用”及“稀缺性”的判定又分别和编码、抽象及扩散程度相联系。

由于社会学习周期的存在，随着编码、抽象和扩散程度的不同，知识的价值也是变化不定的。

在Ｉ—空间中，价值最大区域在扩散程度最小（最稀缺）和编码、抽象程度最大（效用最大）处（Ｖ１区域），而价值最小区域则在扩散程度最大而编码，抽象程度最小处（Ｖ０区域）（图１），无疑，获取最大价值的方法是使知识资产到达Ｖ１区域并尽量长地在该区域驻留。

企业中产生的知识资产，因固有的编码、抽象和扩散的特性而产生于Ｉ—空间的任一位置。

如果要获取最大价值，就要在Ｉ—空间中移动企业的知识资产，靠拢Ｖ１区域。

另一方面，随着时间的推移，知识资产必然由于其周期性而移动。

但在不同情况下（专利情况、媒介、语境，技术生命周期），这种移动的路径和速度并不相同。

在这些影响移动的情境中，有些因素是不可控的，比如摩尔定律的运行或有关专利权的法案；但有些因素是可控的，比如企业可以选择是否申请专利及采用何种传播媒介。

不可控的、市场共有的情境造成了一种产品（技术）很难挑战的发展周期——所有技术都终将过时，技术市场没有永远的秘密；而可控因素的存在使企业可以通过选择知识资产的移动方式以达到其在Ｖ１区域最长的驻留时间，从知识移动看知识管理与知识价值增加周诗豪 刘宇舸 江南大学商学院［摘 要］　本文立足知识的资本属性，　以Ｉ—空间为工具，探讨了知识移动和知识价值增加的关系。

本文认为，知识的价值可以在知识的移动中提升。

通过进行开发、评估、整理、应用四项活动，企业的知识资产可以在价值链上由下向上移动并产出最大价值。

［关键词］　知识资产 价值增加 Ｉ—空间 知识移动—组织）的改变也可以创造价值。

其实，知识的价值增加可以看成是知识移动的结果。

根据Ｊ．Ｓｃｈｕｍｐｅｔｅｒ的知识经济理论，知识的价值源于蓄积知识获得的租金。

他提出“创造性破坏”（ｃｒｅａｔｉｖｅ　ｄｅｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）的概念来解释放弃、分享知识带来的收益。

而Ｄ．Ｔｅｅｃｅ在解释这一问题时则采用了“知识市场”的理论。

将知识的价值创造归于“企业内部的非实质传递，外部非实质传递和技术的捆绑销售”活动。

其共同点在于承认移动（蓄积、放弃、销售、传递等）在价值创造中的作用。

这就说明：知识的价值链不仅仅存在于阶层性的知识分类中，同属于“知识”层面，相同阶层知识也可以通过不同的移动产生不同价值收益。

二、使用Ｉ—空间对知识增值和知识移动的关系的分析１．Ｉ—空间但是，知识是如何从低端（低价值）处上升到高端（高价值）处的呢？１９９５年，Ｍａｘ．Ｈ．Ｂｏｉｓｏｔ提出的Ｉ—空间（Ｉ—ｓｐａｃｅ）理论，创建了一个新的认识论空间７：它是三维度的，用“抽象（Ａｂｓｔｒａｃｔｉｏｎ）、编码（Ｃｏｄｉｆｉｃａｔｉｏｎ）、扩散（Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ）之间更是实质意义的区分”代替了“显性知识和隐性知识之间多少有些含糊的区分。

”（Ｊ．Ｃ．Ｓｐｅｎｄｅｒ１９９９）更重要的是，Ｉ—空间通过一个三维立体的空间对知识资产进行定位，借助于其直观的表现，我们得以将看待知识的着眼点从“相对含糊”的知识的可呈现性、扩散性等方面转移到了立体的知识的移动上。

这更加接近创造价值的本源。

此外，Ｂｏｉｓｏｔ还提出了社会学习周期（Ｓｏｃｉａｌ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ　Ｃｙｃｌｅ）理论。

在Ｉ—空间中，技术不是静止的，其必然经过不同的编码、抽象和扩散程度的区域，有着“动态演化”过程。

企业通过对其社会学习周期的认识可以选择不同的战略。

Ｂｏｉｓｏｔ主要讨论的是技术群（知识集团）在空间中的定位，并通过这种定位来解决企业战略取向的问题，而本文认为，和一个企业面临着的产业的社会学习周期一样，单个的技术资产（专利、工艺、148《商场现代化》２００７年６月（上旬刊）总第５０５期企业的竞争力也就在此。

实际上，这种过程可以在一定程度上解释显形／隐性知识或个人／群体知识的转换对企业价值增加的意义。

因为后两者也可以看作是在一个二维（显形／隐性或个人／群体）图轴中对知识的移动。

这就暗含了这样一个命题——对于企业的知识资产，我们可以通过干预其移动方式来增加其价值。

三、知识的价值链和知识价值增加模型１．知识的价值链基于知识的移动，这样一种知识的价值链是存在的，它存在于社会学习周期（ＳＣＬ）中。

本文认为对知识移动过程的详尽论述有助于企业更好地认识现有知识所处的状态，以及知识增值路径的选择。

因此，本文将知识移动过程中的状态描述为：混沌、初始知识、终端知识、应用知识四个阶段。

（１）混沌：这是一个接近于“数据”的状态。

杂乱无章的信号让人眼花缭乱，也几乎是没有直接价值的。

应该说，这还不是本文意义的知识。

也就是说，它在Ｉ—空间的位置处于ＳＣＬ　外部。

（２）初始知识：最初产生的知识，其价值和形态都是自生的。

初始知识可以随机地产生于ＳＣＬ的任何一点。

因此，大多数情况下，它并不在Ｖ１区域中。

而且，根据经验，一种新兴的知识技能一般处于Ｖ０区域的附近。

（３）终端知识：移动后的知识。

通过编码、抽象与扩散的改变，终端知识将出现在ＳＣＬ的Ｖ１区域内。

移动知识使其再度增值，运行这一层面的知识可以得到更大收益。

（４）应用知识：实际上，“知识”的价值最终还是要在应用中体现。

在这个位置，知识被嵌入某个实体中，而这种嵌入产生的反应是不可控的，所以，我们意义上的知识在此消亡，知识被应用后的反应是非线性的，它们散射开来，重归于混沌。

知识又分散至ＳＣＬ的外部，等待新一轮的移动。

２．知识管理价值增加模型为了描述知识在价值链上的移动过程，本文建立了一个简单的开放式知识价值增加模型（图２）。

其主体是一个环形回路。

模型力图显示两个特点：一是移动性：知识在其中是一个在ＳＬＣ中不断移动的动态要素。

而且这种移动不是自生（技术特性）的。

二是由于采用知识的价值链的观点，知识在模型中会有多次价值的增加。

模型中设置有五个核心流程——知识开发、知识评估、知识整理和知识应用。

可以相信，如果企业有效地采用这四项流程管理其知识资产，将会对这些知识资产起到优化作历了两次增值。

知识产生出有形价值，而此时的产出将比直接应用初始知识的产出更大。

四、结论本文以价值增加为视角，探讨了知识管理的价值增加机理。

通过本文可以看到，知识不仅是可以是实物资产增值的附加产品，其本身也是可以增值的。

而这种增值，又可以通过知识在Ｉ—空间的移动实现。

注意知识资产的动态性，并且将知识看作独立的、具有发展性的资产，站在知识的角度看待知识管理，也可以说是站在时下较流行的“人”的角度或者“技术”的角度的一种补充。

对于企业的实际运作而言，四项知识移动的流程——知识开发、知识评估、知识整理、知识应用可以帮助提升其知识资产在价值链上的位置，通过对知识资产的进一步开发，获得更大的回报。

用。

图２知识管理价值增加模型（１）　知识开发：知识从不规则的数据信号集合到ＳＬＣ上的某一点，也就是知识从价值链的最低的混沌上升到初始知识阶段的过程。

作为一个信息处理主体企业实际上完成了三项活动：吸收数据、处理数据、输出知识。

在企业ＫＭ系统中，开发过程大多由技术人员完成，在输出一端，就如刚才所说，知识仅仅被赋予技术上的自生的编码、抽象、扩散的特性。

（２）知识评估和设计：大多ＫＭ模型中的评估系统倾向于计算企业的知识资本存量目的。

而在本文的模型中，知识评估将着眼于未来，着重于对知识资产在Ｉ—空间中可能的轨迹的预测。

在使用这些知识资产前，企业应当先绘制其ＳＬＣ曲线，按照收益最大的原则（Ｖ１区驻留）设计其后续的运动轨迹。

许多企业并未意识到这点，其知识利用常是无序的，从而造成了知识价值的浪费。

（３）知识的整理：知识整理通过改变知识的固有的编码、抽象、扩散特性来影响知识在ＳＬＣ上的移动。

使其加速进入Ｖ１区然后减速逃离，从初始知识变成终端知识。

这些改变可以是显性——隐性（编码、抽象）、个人——组织（扩散）或者其他各种转换形式。

但这种转换（移动）不是随机的，所以可以称之为整理。

这使知识在开发后还有多次的增值。

一些过时的知识被处理、一些非核心的知识可以被出售（技术市场），一些看来无用的知识会有用武之地，其他的知识则可以在这种流动中获得更大的生机。

最普遍的知识整理方式就是改变知识的传播渠道。

不同的传播渠道可以在主体间造成不同的认知差异，从而影响知识的编码、抽象与扩散。

比如申请专利或公开专利技术、组织内部或外部的产品／技术说明会或展示会、制作最佳案例并通过不同媒介发布、使用新的内部员工交流网络技术等。