企业关键智力资本识别的社会网络分析法研究，本文主要内容关键词为：智力论文,分析法论文,资本论文,关键论文,社会论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
在知识经济社会环境下，智力资本（Intellectual Capital）作为企业的主导生产要素，已经成为企业创造价值和获取竞争优势的重要源泉，它的重要性不亚于土地、资本和劳动力，有关实证研究在一定程度上证明了这一点。[1－10] 因此，当前企业理论关注的重点问题之一就是如何通过开发智力资本创造企业竞争优势。然而，在具体的智力资本开发与管理实务过程中，企业遇到了一个无法回避而又非常棘手的问题，那就是企业到底拥有哪些智力资本？哪些智力资本要素对企业绩效起关键作用？企业需要加强对哪些关键智力资本的控制、管理和投资？现有理论在识别关键智力资本方面没能提供一套科学、简洁、有效的方法。本文针对企业智力资本的动态性和网络属性，考虑智力资本各要素之间存在的相互依存关系，提出运用社会网络分析法（SNA）研究企业智力资本各要素之间的相互关系，从而识别企业关键智力资本。
一、理论回顾
1.企业智力资本识别理论综述
（1）智力资本及其动态性和网络属性
大多数关于智力资本的文献都认为，智力资本是与价值和无形性相联系的一种资源。在1969年最先引入智力资本这个词汇的Kenneth Galbraith认为，智力资本不是纯粹的智力而更多的是一种“智力活动（Intellectual Action）”，[11] 他强调了知识和技能的使用而不是知识和技能的拥有。这一观点暗示了各种关系和流程在个人知识转化为产品和服务过程中的作用。由此出发，在有关智力资本的众多定义中，多数理论将智力资本界定为能被转化为价值和智力资产的知识和技能，这些知识和技能是有价值的、稀有的、不可模仿的和不可替代的。为了全面清晰地描述智力资本，欧美的研究者倾向于对智力资本的构成进行识别，并通过一套指标体系来分析，由此导致了各式各样的智力资本构成模型和复杂的指标体系。[12－16] 总结他们的研究成果，可以得到一个较被人们接受的智力资本分类模型，即智力资本由人力资本、结构资本和关系资本三要素构成。其中，人力资本反映组织团队和人的竞争力，结构资本与组织的流程竞争力和R&D活动有关，关系资本则与顾客和供应商关系层面的竞争力相关。当然，在智力资本理论研究过程中，还可以针对实际情况和研究需要，考虑建立多要素智力资本分类模型。
智力资本研究可以从两个不同视角进行：一方面，智力资本可以被理解为一种静态的资产或存量；另一方面，它可以被理解为一种动态的能力，或者流量。[17，18]当前，大多数智力资本理论文献都将智力资本定义为一种静态的资产、一种存量，这样，智力资本就能相对比较容易被识别、配置、移动和交易。如果仅仅从这一视角来研究智力资本，智力资本可以代表性地理解为组织拥有的资产，如专利、商标、商业软件和品牌等。这一视角更多地从财务和会计的角度来研究智力资本。因为上述资产像其它资源一样，能够较容易地通过法典化和显性化等手段来进行管理，并保护起来以防止被竞争对手模仿或窃取。静态的智力资本仅仅反映当前企业的无形资产状况，而难以揭示这些资源如何暂时或长期产生出色的绩效，因而需要从动态的角度来理解智力资本。基于企业知识管理理论和动态能力理论，知识共享和知识创造是企业知识管理的重要内容，而加强企业知识员工之间的互动有利于知识创造，企业应该关注的不是无形资产本身而是组织利用、开发知识去创造价值的能力。通过审视现有文献，智力资本的动态性表现为三个方面：一是作为价值创造流程的智力资本开发，通过解释企业资源之间的相互关系和相互依赖如何影响组织的产出、如何结合和协同无形资产去创造价值，来说明无形资产是企业绩效的重要驱动力；二是智力资本管理活动，它说明企业关注的焦点应该放在那些能促使无形资产得以开发、评价和发挥作用的特殊活动上；三是变革的能力，即通过持续的学习和创新，培养推进变革和控制变革的能力，从而促进新智力资本的创造。[19]
除了动态性以外，智力资本还具有网络属性。前面提到，企业智力资本由人力资本、结构资本和关系资本三要素构成。智力资本的网络属性体现在三要素的整体性和系统性上。从企业智力资本三要素在企业价值创造过程中所担任的角色、所处的位置以及所起的作用来分析，人力资本处于企业智力资本的核心层，结构资本处于内部层，而关系资本处于智力资本的外部层。将人力资本、结构资本和关系资本三者理解为一个系统，则人力资本和结构资本属于企业内部网络体系，关系资本属于企业外部网络体系。[18]
（2）现有智力资本识别理论回顾
识别对企业战略目标实现具有重大贡献的企业智力资本，并实施与智力资本有关的开发活动，是企业智力资本管理的重要内容。现有理论在探讨智力资本识别方法时，较多地从定性研究的角度来分析智力资本是什么、由哪些要素构成、各要素间的关系如何等等。在研究者们开发的各种各样的分析智力资本类别的模型中，基于战略地图的因果关系分析法（Cause- and- effect Relationships Based on Strategy Maps）、[20] 导航图（Navigator Plots）、[21] 价值创造图（Value Creation Maps）[22] 等理论方法较为大家接受。另外，基于系统理论的灵敏度分析法（Sensitivity Analysis Based on systems Theory）[23] 也被用于知识和智力资本管理中识别关键因素，如德国关于在中小型企业（Small and Medium- sized Firms）实施智力资本报告的试验计划（Pilot Project）[24] 和西门子的PSE项目，[25] 都尝试使用了这种方法。这些方法有的比较成熟，有的还处于尝试阶段，但大多是基于对那些相关要素、或价值驱动因素、或者关键资源之间关系的评估。它们的基本思路是：首先通过一定范围的研讨，识别出一些因素，如关键成功因素；然后，通过一些或复杂、或简单的方法，分析要素之间的关系和相互依赖性；随后，在管理团队范围内对这些相互关系进行评估，并表示在一个图谱里，或者计算出它们之间相互影响的强度。上述识别和评估方法有助于企业选择战略管理手段控制企业智力资本，并决定对哪些智力资本进行优先投入。可见，企业关键智力资本要素的识别成为当前对智力资本进行严格管理的非常重大的挑战之一。但上述方法或者仅仅考虑智力资本要素与企业绩效之间的因果关系；或者仅仅考虑智力资本各要素两两之间的作用关系，而在考虑该要素是否处于整个要素系统的核心地位方面有所不足。
2.SNA基本理论
一般认为，英国人类学家布朗（Radcliffe Brown）首次使用了“社会网”概念。社会网络是由多个节点（社会行动者）和各节点之间的连线（行动者之间的关系）组成的集合。节点可能是一个人、一个组织、一个团体，甚至可能是一个国家，所以社会网络理论可以分析不同的单位，任何行动者都可能作为节点。
社会网络分析（social Network Analysis，简称为SNA）是适应研究社会结构和社会关系需要而发展起来的一种分析方法，主要分析行动者之间的关系状况，寻找关系的特征以及发现这些关系对组织的影响。[26] 早期的社会网络分析法可以追溯到1930年美国心理学家莫雷诺创立的社会测量法，但社会测量法仅仅属于社会网络分析的一种基础方法。社会网络分析法在前者的基础上又发展出了图示法、矩阵法等方法，使社会网络分析法从限于群体内部结构和人际关系等方面的微观网络研究逐步应用到由包括经济生活在内的全部社会领域构成的宏观网络，从而使社会网络分析成为理论研究的一种有力工具。早期的社会网络研究有新产品的传播、传染病的扩散、社会支持、情感支持、心理咨询、婚姻配对以及劳动力市场中找职过程等等，后来则增加了很多经济现象，如消费行为、网络式组织、经济制度、组织行为的研究等。1980年代以后，网络研究由社会学而进入商学领域，遂蔚为一时之盛。
社会网络分析法提供了一套诊断、显示和理解组织内人们之间关系的工具，该方法已经被应用到许多管理和学术性问题上，并提出或开发了许多指标，用来研究社会网络的特征、动态性和结构。社会网络分析的理论前提是：在互动的单位之间存在的关联非常重要，关联是网络分析理论的基础。社会网络分析主要关注的不是行动者（Actor），而是行动者之间的关联（Linkage），通过反映行动者之间的关联来研究整个网络的属性。[27]网络中心性（Centrality）分析是解释网络及其参与者之间关联状况的方法之一，它主要是对行为者在网络中的位置进行评价，进而得出一个节点的中心性，而中心性决定着节点在网络中的地位和权力大小。度数中心性（Degree Centrality）、中间中心性（Between Centrality）和接近中心性（Closeness Centrality）是社会网络中心性分析的三个主要指标。度数中心性指节点拥有的直接联系数量；中间中心性指失去此节点，节点之间将失去的联系；接近中心性指节点之间距离的远近程度。社会网络分析通过定量计算得出各个节点的中心性，以此为基础进行分析。但就度数中心性和接近中心性而言，度数中心度指标反映的是一个节点对于网络中其它节点的直接影响力，而接近中心性指标则反映的是节点通过网络对其它节点施加影响的能力，因而接近中心性指标较之度数中心性指标更加能够反映网络全局的结构。本文将选用接近中心性指标来分析企业关键智力资本。
本文将企业智力资本各要素定义为网络节点，或社会网络中的行动者，而将各要素之间的相互关联定义为网络的连线或边，运用定量方法来分析企业智力资本系统的动态性。通过上述定义，本文构建的网络实际上已经不是纯社会学研究意义上的社会网络，本文只是借用社会网络分析的中心性分析方法来研究企业智力资本各要素之间的关联状况，从而分析哪些要素是企业的关键智力资本。
二、基于SNA的企业关键智力资本识别模式
企业关键智力资本是企业竞争优势的主要源泉，也是企业价值创造的主要驱动力，包含了企业的核心竞争力和企业所拥有的、或要加强的，达到既定战略目标的所有能力。对这些关键智力资本失去控制或忽视，将导致企业核心竞争力的流失、竞争优势弱化。智力资本识别能够加强企业对自身所拥有的各种无形资产在企业价值创造过程中的相互关系的认识、增加人们对本企业智力资本的认同和重视。企业应尽力去识别那些与企业战略目标具有重要关联的关键智力资本，从而有效地管理、投资、控制这些关键智力资本。
1.战略分析：确定企业战略目标与智力资本的联系
根据企业战略目标，明确智力资本与企业战略目标之间的联系，主要通过一些研究工作来理清一些问题：企业处于什么阶段和状态？下一阶段企业的发展目标是什么？存在哪些挑战和机遇？为了实现企业既定的目标，企业需要拥有哪些智力资本？这些智力资本哪些已经拥有？哪些需要进一步加强或新开发？这些研究工作或自省工作通常通过企业内部讨论或者头脑风暴法会议来寻找答案，也可以借助咨询专家的意见和建议。
在此阶段，企业不仅要关注对智力资本的识别，同时还要分析为了维护和提升企业智力资本需要采取什么样的措施。企业既要研究当前的目标，又要关注未来发展的战略目标，要考虑将当前的智力资本开发与企业长远战略联系起来；既要考虑那些能增加智力资本价值的开发活动，又要关注那些会导致智力资本贬值的因素。
2.智力资本分析：确定企业智力资本的构成体系
第一，智力资本的构成体系分析。在战略分析的基础上，构建企业智力资本理论体系。一是确定企业智力资本构成模型，现在较主流的构成模型是三要素模型，即智力资本由人力资本、结构资本和关系资本构成；二是定义一套反映智力资本三要素的指标体系。例如，从我国的实际情况出发，我国企业人力资本的主要指标包括企业家资本、经理人资本、员工资本、团队资本，结构资本由组织结构、企业制度和文化、知识产权和基础资产构成，关系资本包括关系网络和认知评价两方面等。
第二，基于战略目标的智力资本要素识别。在企业智力资本构成体系分析基础上，从实现企业战略目标这个目的出发，对企业内的人力资本、结构资本和关系资本分别进行识别，列出对企业战略目标实现具有重要作用的一系列的智力资本要素。此过程通常在企业不同的部门、职能单元内进行，采用枚举法、研讨法等方法，逐项分析企业每一智力资本要素的现有存量和需要进行的开发活动，综合形成企业智力资本要素图谱。下面分别从识别依据和构成参数两方面对智力资本三要素的分类识别方法作一初步探讨。[18]
（1）人力资本分析。企业拥有的丰富的人力资本中，对增加企业价值有贡献的那一部分，才是人力资本开发的主要对象。分析人力资本，要从已经拥有和未来需要两个方面综合考虑，遵循人力资本专用性和战略价值二维原则，由此构建人力资本的分析矩阵，如图1所示。从我国的实际情况出发，可以考虑我国企业人力资本的主要构成包括：企业家资本、经理人资本、员工资本、团队资本。其中，企业家资本处于最高层，反映企业创业者或最高决策者在战略决策过程中的知识和能力；经理人资本处于中间层，反映企业中层管理人员在战略执行过程中的知识与能力；员工资本处于基层，反映企业员工的综合素质；团队资本则处于三个层次之间和每一层中，协调和整合各因素之间关系，反映新经济时代企业管理者和员工在团队合作、协作等方面的水平和能力。四个构成因素最终以知识和能力为表征，主要体现为管理能力、创新能力、创造力、技术诀窍、有价值的经历、团队精神、员工的协作能力、学习能力、受到的正式教育和培训、组织认同等。
图1 人力资本分析矩阵
（2）结构资本分析。对结构资本的分析，应从结构资本的基本特性和价值创造潜力两方面进行识别。结构资本的特性包括：无形性、嵌入性、整合性、非交易性、法律保护性或内隐性等。价值创造潜力体现在当前价值创造力和未来的竞争力等方面。本文认为，结构资本是指归属于企业的知识资产，它为企业安全、有序、高效运转以及企业员工充分发挥才能提供了一个大的平台，大体上由组织结构、企业制度和文化、知识产权和基础资产构成。其中企业制度和文化体现为组织惯例、工作流程、制度规章等；知识产权体现为专利、著作权、设计权、商业秘密、商标、商誉等；基础资产体现为管理信息系统、数据库、文献服务、知识中心的存在、信息网络技术的广泛使用等。
（3）关系资本分析。相比较而言，关系资本最难判别。不仅仅因为它比较虚拟，更因为它的不可控性和无法测量等特性。对关系资本的分析可以从企业战略目标市场出发，从利益相关者的分析角度，以其在企业价值增值过程中的贡献大小来判别关键关系资本。因为市场瞬息万变，对关键关系资本的识别必须实时地动态实施。本文认为，关系资本指企业与所有发生联系的外部组织之间建立的关系网络所能带来的资源和信息优势。关系资本表现为两大类：一是指企业与外部利益相关者之间所建立的有价值的关系网络；二是伴随关系网络形成的外部利益相关者对企业的形象、商誉和品牌等的认知评价。组织间的关系网络一般由企业与股东（投资者、股权拥有者、金融机构等）、政府部门、高校和科研机构、消费者、供应商、市场中介、竞争对手、替代商等组成，表现为商标、公司名称、商业合作关系、顾客忠诚、顾客关系、分销渠道、有利的合同、许可协议、特许协议、价值链等。
3.关联分析：构建企业智力资本要素的邻接矩阵
这是企业智力资本识别的第三步，目的是将已经识别出来的所有智力资本要素之间的相互关联状况进行系统地分析。在社会网络分析中，一般有整体网、局域网和个体网之分。整体网将研究对象看成一个整体，分析网络内部所有成员之间的关系；个体网是一个个体和与之有关的多个个体构成的网络；局域网则介于整体网和个体网之间。在分析企业智力资本要素间关联时，由于智力资本本身具有内部网络和外部网络的属性，因此，对智力资本的分析可以根据需要采用整体网和个体网的方法进行。如对企业智力资本内部网络的分析可以视为一个整体网，在分析企业的关系资本时，可以视企业为一个个体网，来分析企业与外界的关联。这种多视角的分析有利于全面分析智力资本要素之间的关联。
关联数据的收集整理可以采用社会网络分析中的一些方法来进行，如通过整体网的“线人”法、提名法、职位生成法、档案资料法、观察法、问卷法等方法收集整理资料。[27] “线人”可以是企业的高层管理者，也可以是具体某个部门的负责人；提名法可以由某些职能部门根据其工作中发生的各种关系来鉴别智力资本要素之间的关联状况；职位生成法通过行动者与不同职位和部门的接触，分析企业与外界社会相关者之间的关系；档案法则有利于收集过去发生的、利用其它方法收集不到的关联资料；对于有些复杂的问题，可以通过实验和观察法来收集；问卷法则是使用得最多的方法，它可以针对任何人收集数据，而且几乎可以收集到想要的所有数据。
采用社会网络分析法中的矩阵法，将通过文献研究、访谈、问卷调查、研讨等途径获得的智力资本要素间关联数据建立网络分析矩阵——邻接矩阵（Adjacency Matrix）。企业智力资本要素间关联数据反映的是各要素之间的联系和相互作用关系，这是一种“行动者—行动者数据（方阵数据）”。如果简单地分析这些数据，可以构建“1－模网络”数据，矩阵中各行代表智力资本要素，矩阵各列也代表智力资本要素，矩阵中的各个值描述的是要素之间的关联状况。根据各要素之间的相互影响程度，可以考虑设计四级关联值：没有关联（0）、弱关联（1）、中等关联（2）和强关联（3）。将第i行的要素对第j列的要素的影响值填在第i行第j列的位置。同时我们还可以画出企业智力资本各要素的“社群图”。我们定义智力资本要素为网络节点，要素之间的关联影响为网络节点之间的有向连线，如“人员竞争力”对“产品质量”有影响，则用一条从“人员竞争力”到“产品质量”的有向连线表示，便得到各要素之间关联的社群图。如果要高度重视企业与外界的关系资本，则可以构建“2－模网络”数据来分析。
4.矩阵分析：识别企业关键智力资本要素
企业关键智力资本是对企业战略目标实现具有重要作用，在企业拥有的各种资源中，起主导作用和支配地位，对其它资源产生重要影响，同时又不被或较少被其它资源影响的那些因素。因此，对企业关键智力资本的识别需要把握住以下几点：一是它是企业拥有的对企业战略目标的实现具有重要作用的资源；二是这种资源对企业其它资源产生重要影响，在企业运营过程中起主导作用；三是这种资源较少被其它资源影响，或受制于其它资源。
运用社会网络分析法来研究企业关键智力资本，可以采用社会网络分析中的网络中心性的类似方法来进行。只不过在这里，我们探讨的不再是一般社会网络中的“权力”，而是智力资本要素网络中的“核心”要素。我们借用社会网络分析中的中心度指标来对智力资本要素网络的核心要素进行定量分析。社会网络的中心性分析方法有：度数中心性、中间中心性、接近中心性、特征向量中心性、权力指数、影响指数、信息中心度、可达中心性和群体中心度等分析方法。[27] 如果要考虑网络中的行动者是否处于核心位置，主要考察它在网络中的中心性，不仅要考察这个行动者“控制或影响”他者的能力，还要考察这个行动者受其他行动者“控制或影响”的程度。
运用度数中心度方法测量关键智力资本是方法之一。通过计算网络中各点的“点入度”和“点出度”来分析该点的中心性。其中，“点入度（In Degree）”是指网络有向连线中，以该点为终点的连线的数目，是邻接矩阵中与该点对应的列的格值之和。邻接矩阵中第j列所对应的
点的点入度为：
“点出度（Out Degree）”是指当网络连接线有方向时，自该点引出的连接线的数目。点出度是连接矩阵中与该点对应的行的格值之和，连接矩阵中第i行所对应的点的点出度为：
但由点入度和点出度为代表的度数中心度来测量点的中心性只考虑与该点具有直接连接（Immediate Ties）或相邻连接的连线数和连接强度，而没有考虑与该点具有间接联系（Indirect Ties）的连线数。而一个点可能与大量的其它点之间存在联系，因此，度数中心度表示的可能只是局域网络的中心性。
本文重点介绍强调一点与网络内其它点之间距离的接近中心度方法来分析关键智力资本。采用美国加州大学尔湾分校的弗里曼教授介绍的“输出接近中心度（Output Closeness Centrality）”和“输入度数（Input Degree）”两项指标测量企业智力资本的核心要素。[28] “接近中心度”是指如果一个点与网络中所有其它点的距离都很短，则称该点具有较高的整体中心度（又叫接近中心度），一个点的接近中心度是该点与图中所有其它点的捷径距离之和（Sum of Distances），其表达式为：
是点i和j之间的捷径距离（捷径中包含的线数）。“接近中心度”指标不考虑该点的相互作用强度，即不考虑影响度是低、中或是高，而只考虑相互作用效率。在智力资本各要素中起控制或影响作用的关键因素，往往是那些对系统中其它因素有直接影响作用的因素，它们具有“图中最短路径（Shortest Paths in the Graph）”，即较高的接近中心度，这些关键因素还是那些不易受其它因素强烈影响的因素，或称这些因素具有较低的输入度数。从网络分析法的观点出发，我们定义企业关键智力资本为这样一类要素：它具有较高的接近中心度和较低的输入度数。
三、案例研究
下面借用我国企业的一个实际案例来说明运用社会网络分析（SNA）识别企业关键智力资本的方法。限于篇幅，仅对涉及社会网络分析的部分做重点阐述。
通过战略分析、智力资本分析和关系分析，我们分析了国内某高技术企业的战略目标，并对该高技术企业智力资本的构成进行了理论分析，从人力资本、结构资本、关系资本和创新资本四要素以及组织流程和影响结果等方面考察，通过问卷调查方式，得到智力资本的构成要素集（21项），以及各要素间的关联矩阵，如图2所示。
图2中计算了各因素的点入度和点出度，由这两项度数中心度指标及网络的连接度（连接度描述网络中一点与其它点有直接联系的数量，连接度是邻接矩阵中与该点对应的行和列的所有格值之和，当连接线有方向时，该点的连接度是该点的点入度与点出度之和）指标可以看出，大多数因素的点入度、点出度以及由二者构成的连接度都较高，说明许多因素被认为对其它因素有影响，同时也被其它因素影响，这说明这家高技术企业自己认为他们是一家高交互式的、动态的和灵活的组织。但上述分析只考虑了这些要素相互之间的关联关系，尚未考虑每一要素对整个网络的影响，因此，还不能据此就判定哪些要素是关键智力资本。
为了识别该高技术企业的关键智力资本，我们需要计算矩阵的接近中心度。针对有向矩阵，使用社会网络分析软件“Pajek”计算该矩阵的“输出接近中心度（Output Closeness Centrality）”和“输入度数（Input Degree）”，得到表1所示的结果。
基于上述计算，我们选择那些具有较高输出接近中心度、同时具有较低输入度数的指标作为企业关键智力资本要素。从计算结果可知，有八个智力资本要素进入选择范围，它们分别是：人力资本中的组织认同，结构资本中的研发设施、知识产权，关系资本中的企业商誉、创新合作、网络伙伴，组织流程中的信息系统，影响结果中的战略目标。从识别结果分析，该高技术企业近期的关键智力资本主要体现为结构资本和关系资本。此结论一方面说明了在中国的国情下，人们认为结构资本和关系资本是影响一个高技术企业竞争优势的重要因素；另一方面，一个高技术企业要想获得竞争优势，必须在未来的管理过程中高度重视这些指标，并适当地进行优先开发和投资。
四、结论与展望
当前，智力资本和知识已经取代土地、劳动力和物质资本成为生产中最重要的因素，企业管理和创造智力资本的能力成为获取竞争优势的主要驱动力。作为智力资本管理的前提，识别企业智力资本，尤其是对企业实现其战略目标具有重要作用的关键智力资本，是所有企业面临的一个很现实的问题。本文提出运用社会网络分析法（SNA）来识别企业关键智力资本。通过理论分析和实证研究，主要结论如下：
1.企业智力资本是能被转化为价值和智力资产的知识和技能，这些知识和技能是有价值的、稀有的、不可模仿的和不可替代的。企业智力资本具有静态和动态特性。静态的智力资本表现为一种资产存量；动态的智力资本则表现为价值创造流程、智力资本活动和变革的能力等三方面。智力资本三要素还具有网络属性，从而为本文提出运用SNA识别关键智力资本提供了依据。
2.现有的智力资本识别理论多数从定性研究的角度进行，在对关键智力资本的识别和定量分析方面存在不足。
3.本文将企业智力资本各要素定义为网络节点，或社会网络中的行动者，而将各要素之间的相互关系定义为网络的连线或边，借用社会网络分析的方法来研究企业智力资本各要素之间的关系，从而分析企业的关键智力资本。
4.基于SNA的企业关键智力资本识别模式可以概括为：通过企业战略分析确定企业战略目标与智力资本的联系，通过对企业智力资本分析确定企业智力资本的构成体系，通过智力资本各要素之间关联状况分析建立企业智力资本要素的邻接矩阵，通过分析邻接矩阵来识别企业的关键智力资本要素。本文采用国内某高技术企业的实例说明了基于SNA的企业关键智力资本识别方法。
在有关企业智力资本识别的实际操作中，如何准确找出对企业战略目标起作用的智力资本各要素，受访人员能否正确分辨智力资本各要素之间的影响关系等主观性活动，直接影响着企业关键智力资本识别的效率与准确性，而这些问题是与企业各成员对企业自身的认识与了解程度相联系的。要想得到较准确的答案，除了要找到合适的人来参与智力资本识别这项活动以外，还要在企业中加强智力资本理论的学习与研究，形成一套依靠智力资本进行企业管理的宏观理念和管理思维。从这个角度说，进行企业关键智力资本识别，也是提升企业管理水平、获取企业竞争优势的一个过程。
本文对运用社会网络分析方法识别企业关键智力资本进行了初步探索，在理论上对社会网络分析方法的应用范围进行了拓展，也为企业智力资本管理提供了新的研究思路。但社会网络分析理论的丰富，在实际应用中还有许多值得深入探索和研究的问题，诸如运用社群图直观地表示智力资本网络结构；对企业智力资本整体网络进行分析；除了分析关键智力资本之外，还可以发现企业智力资本开发的薄弱环节；运用网络分析法对企业智力资本开发进行监控和量化评价等等。总之，作为一种新的量化研究手段，社会网络分析在企业管理的理论与实践方面将大有作为。
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