组织间和组织内知识转移：对其前因后果的元分析及评估，本文主要内容关键词为：组织论文,前因后果论文,对其论文,知识论文，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。
(一)引言
商业环境的动态变化使组织知识成为组织获取持续竞争优势的主要动力(Lyles and Salk,1996; Tsai,2001; Zahra et al.,2000)。企业通过转移和获取新的知识，以谋求生存和发展(Henderson and Cockburn,1994; Kogut and Zander,1992)。有研究结论显示，企业越来越多地通过战略联盟和并购(M & As)来获取知识(Bresman et al.,1999; Lane et al.,2001)，从外部转移知识已经成为企业成功的核心条件。也有越来越多的研究结论表明，企业内跨组织部门的知识转移有利于提高企业的竞争收益(Gupta and Govindarajan,2000; Schulz,2001)。总之，企业间和企业内的知识转移和知识获取已经成为战略和组织研究的热点问题。
为了弄清企业如何进行知识转移并从中获利，相关研究越来越关注于知识转移的前因后果。早期的研究主要侧重于知识特征(如模糊性)对知识转移的影响作用(Birkinshaw et al.,2002)。其他研究则考察了组织特征的影响作用，比如分权程度和组织吸收能力(Gupta and Govindarajan，2000)，以及常常在二元层面或网络层面产生作用的组织特征，比如信任和文化距离(Lane et al.，2001)。近期的一系列研究主要集中于组织知识转移的结果，比如经济绩效、新产品引进和创新能力等(Katila and Ahuja，2002)。但是，经过了20多年的研究，目前依然缺少对知识转移的内在机理和结果的系统性整合。
本文考察了组织间和组织内的知识转移与其前因后果之间的不同关联，补充和厘清了现有的相关文献。现有的关于知识转移的研究结论在变量关系强度、统计显著性和变量关系方向性等方面存在分歧。例如，多数研究者认为组织知识转移与绩效和创新之间存在正相关关系(Lane et al.,2001)，但也有一些研究结论表明情况未必如此(Katila and Ahuja,2002; Steensma et al.,2005)；同样，有研究结论表明组织的吸收能力有利于组织知识转移，但也有学者发现不存在相关证据(Lane and Lubatkin,1998)。虽然随后涌现了大量的对组织学习文献的概念性和定性的研究(Argote and Ingram,2000; Easterby-Smith et al.,2000; Inkpen and Tsang,2005; Lane et al.,2006)，但最新的研究成果表明，对这些研究结论进行定量的元分析是必要的。
元分析方法尤其适合于对存在分歧的实证研究结果进行再统计分析。首先，通过估计关系的均值和效应范围，元分析可以给出多个研究结论的经验概括(Hunter and Schmidt，2004)。这样的话，通过元分析，研究者便能估计研究变量之间真正的相关关系。其次，对组织知识转移的研究往往要以前因后果的子集为出发点。元分析方法通过生成更全面的特征变量表，并评估其对组织知识转移的相对效应，进而考察重要的组织结果。最后，元分析还可用于识别变量的调节效应。本文所做的元分析研究对不同背景下、不同层面上的知识转移(参见Ostroff and Harrison,1999)进行了明确的区分，并对情境因素如何影响知识转移的前因后果提出了新的见解。从这个意义上讲，本文比较细致地分析了组织跨越其边界、在其边界之内可以采用的加强知识转移和知识获取的方式(Henderson and Cockburn,1994; Smith et al.,2005)。
基于上述原因，本文通过元分析对组织知识转移的前因后果进行了回顾和整合。本文结构如下：首先，本文对不同集合的前因后果进行了区分，并描述了它们与组织知识转移的关系；接着，本文介绍了进行元分析时所使用的数据库的形成；随后，通过元分析进行了定量总结，记录了组织知识转移的前因后果的均值和效应范围，本文给出了组织间和组织内两个层面上的实证分析结果，考察了所发现关系的调节因素；最后，本文在提出研究结论的同时，指出了该研究的意义及未来的研究方向。
(二)理论进展
1.组织知识转移
组织学习在创造竞争优势的过程中变得越来越重要，这引发了对组织间和组织内这两个层面上的、关于组织知识转移的前因后果的研究热潮。组织知识转移指的是组织行动者(团队、部门或组织)交换、接收其他组织的经验和知识并内化的过程。组织知识转移要求对差异化的知识进行整合，因而它通过接受者的知识基础或绩效的变化体现出来(Argote et al.，2000)。有些研究直接关注知识转移(Mowery et al.，1996；Tsai，2001)，还有些研究则以与知识转移相关的替代性方式来进行。例如，考察知识分享(Hansen，1999；Tsai，2002)、知识流动(Gupta and Govindarajan，2000；Schulz，2001)和知识获取(Darr et al.，1995；Lyles and Salk，1996)的研究就属于后一种类型。
情境条件可能对知识转移及其前因后果之间的关系起到调节作用。例如，以前的研究认为，不同企业间的知识转移比同一组织内各部门之间的知识转移要复杂得多(Inkpen and Tsang，2005)。我们所采取的元分析法有一个特有的好处，即我们可以分别考察组织间和组织内的知识转移在前因和后果方面存在哪些不同。
2.组织知识转移的前因
以前的研究考察了组织知识转移的一系列前因。作为元分析回顾的一部分，我们仅考察了在现有文献中被广泛应用且在概念上具有一致性的前因。这样不仅有助于我们对前因做出元分析比较，而且确保了这些前因在不同的研究群体看来是切实相关的。在所研究的前因中，有一些与所转移的潜在知识相关，另一些则与具体的组织特征相关，还有一些与组织的社会关系和网络相关。因此，与以前的文献保持一致，我们把组织知识转移的前因分为以下三大范畴：知识特征、组织特征和网络特征(Adler and Kwon,2002; Inkpen and Tsang,2005)。
知识特征 目前，已有大量的研究把知识特征作为知识转移的前因(Birkinshaw et al.,2002; Zander and Kogut,1995)。以前的实证研究也已经证明，知识模糊性是组织知识转移的重要预测因子之一(Levin and Cross，2004；Simonin,1999; Szulanski et al.,2004)。知识模糊性指的是知识内在的、不可简化的不确定性，这些不确定性与知识的构成、来源以及二者之间的相互作用等因素有关。知识模糊性产生于要转移的潜在知识的内隐性、专属性和复杂性等特征的同步效应(Reed and DeFilippi，1990)。尽管知识模糊性有助于保护知识免遭竞争对手的模仿，但同时也阻碍了知识在组织内和组织间的转移(Coff et al.，2006)。由于解释和了解具体的知识来源要花费时间，这会限制知识的成功转移，所以有人认为，知识模糊性对组织知识转移具有负面影响。
组织特征 还有一些研究关注的是组织特征，并把组织特征视为组织知识转移的前因。尽管各种分析中涉及的组织特征不胜枚举，但主要集中在分权程度、吸收能力、组织规模和组织年龄等。
许多研究将组织规模作为控制变量，其中的大多数研究结论表明，组织规模与知识转移具有正相关关系(Dhanaraj et al.,2004; Gupta and Govindarajan,2000; Laursen and Salter,2006)。也有其他研究显示组织规模对知识转移的影响不显著(Tsang，2002)，甚至还存在负相关关系(Makino and Delios,1996)。从现有的研究结论来看，组织规模对知识转移的总体效应还不能一概而论。
除了组织规模外，过去的研究还把组织和部门的年龄视为影响知识转移的一个重要决定因素。有的研究认为，老化的组织更容易呈现出组织惰性，学习能力和适应新环境的能力都有限(Cyert and March，1963)，而年轻组织的认知模式和关系模式更容易得到修正。因而，以前的研究认为，年轻组织比老化组织具有更大的学习优势(Frost et al.,2002)。但也有其他实证研究认为，组织年龄对知识转移没有影响(Gray and Meister,2004; Yli-Renko et al.,2001)。换言之，在年龄对组织知识转移的影响问题上，以前的研究没有得出一致的结论。
为了重新获得年轻的小型企业的优势，很多大企业通过分权和提高各部门自主权等方式进行分散经营(Zenger and Hesterly,1997)。分权涉及减少层级和对权威与决策的控制，并反映出决策权在组织内的分布范围(Damanpour,1991)。分权增加了各部门之间相互协作的机会，拓宽了组织内的沟通渠道(Cardinal，2001)，因而改善了可共享的思想和知识的质量和数量(Gupta and Govindarajan，2000)。另外，分权增强了各部门的自由感，提高了各部门分享组织知识的动机和意愿(Gupta and Govindarajan，2000)。但是，有些研究结论显示，分权对知识转移没有显著的影响作用，甚至有些研究设计没有考虑该因素(Frost et al.，2002)。不过，现有研究的主流观点是，分权和组织知识转移之间存在着正向关系。
最早提出“吸收能力”这个概念的是Cohen和Levinthal(1990)。目前，吸收能力已经成为组织知识转移研究中的热点问题。吸收能力指的是认识、消化和运用外部新知识的能力(Cohen and Levinthal,1990; Lane et al.,2006; Zahra and George,2002)。大量文献已经全面论述了吸收能力的重要作用。除了极少部分研究(Lane and Lubatkin,1998)认为吸收能力是一个二元构念，在企业层面的适用性有限外，现有的大多数证据都非常直接地表明了吸收能力能促进组织间知识转移(Lane et al.,2001; Mowery et al.,1996)，并且有助于增加企业内各部门之间相互学习的知识量(Gupta and Govindarajan,2000; Szulanski,1996)。因此，吸收能力在增进组织内和组织间的知识转移方面起到至关重要的作用。
网络特征 在以往的研究中，组织知识转移前因的第3个范畴涉及二元和网络这两个层面上的特征。由于这些特征与嵌入在社会关系中的社会资源相关，所以它们包括社会环境的诸多方面，比如社会纽带、信任关系和价值体系(Tsai and Ghoshal，1998)。以往的研究认为社会关系在促进资源交换和知识转移方面起到重要作用(Adler and Kwon，2002)。社会情境可以从以下3个维度进行评估：结构维度、关系维度和认知维度(Inkpen and Tsang,2005; Nahapiet and Ghoshal,1998)。
结构维度包括部门之间或企业之间关系和联结的模式和形态(Inkpen and Tsang,2005)。企业间的社会关系有助于企业获得具有潜在用途的知识、观点或资源，提高组织知识转移的概率和数量(Reagans and McEvily,2003)。各种研究已经证明，组织的关系数量越多，获取知识的可能性越大。而且，联结关系能提高组织的信息处理能力，信息处理能力则有助于网络中的知识流动(Gupta and Govindarajan,2000; Hansen,1999)。虽然关系数量有助于获得外部知识，但组织在整个关系网络中的中心位置决定了组织能否从这些知识的运用中受益。处于网络中心位置的组织所具有的中间人角色，使它们能够获取更多的信息和知识，甚至可以控制知识的流动和转移(Burt,1992)。因此，居于中心位置的部门或企业与其他组织的联系更紧密，也更容易获取各种信息和知识(Tsai,2001)。由此，以往的研究者认为网络中心度能够影响组织获取知识的能力(Ahuja，2000；Powell et al.,1996)。
除了结构特征以外，相关研究还对社会网络的关系维度给予了足够的关注。关系维度指的是关系本身的性质和根植于关系中的资产(Tsai and Ghoshal，1998)，在以往的研究中主要表现为关系和信任的强度。关系强度反映了联结企业之间关系的密切程度，通常随着双方频繁的交流和沟通而提高(Hansen，1999)。越来越多的研究结论表明，高强度关系会促进知识转移(Reagans and McEvily,2003; Rowley et al.,2000)。可以断定，高强度关系会促进组织和部门做出努力来确保知识追求者或接受者充分理解并运用新获得的知识(Hansen，1999)。除了关系强度以外，以往的研究还认为双方的信任也会影响组织知识转移(Lane et al.,2001；Szulanski et al.,2004)。信任反映的是“一方相信对方的话语或承诺是可靠的，由此愿意在关系中履行自身义务的一种信念”(Inkpen，2000，pp.1027)。信任之所以能促进组织知识转移，是因为它增加了一方帮助另一方理解外部新知识的意愿(Lane et al.,2001)。尽管以往的研究认为信任能促进组织知识转移，但有些研究表明，高度的信任也可能导致集体盲从并制约知识的交换和组合(Lane et al.,2001；Yli-Renko et al.,2001)。因此，虽然在以前的研究中，主流的观点是信任能增进组织知识转移，但也出现了不存在这种一致性效应的证据。
社会资本的第3个维度是认知维度。认知维度指的是社会关系中提供了共同的表达、解释与意义体系的那部分资源(Nahapiet and Ghoshal，1998)。认知维度具体体现在某些属性上，例如那些促进对社会体系中的集体目标和合理行动方式的共同理解的共有愿景和价值观(Tsai and Ghoshal，1998)。以往研究认为，社会关系影响了知识转移，而共同的愿景、系统以及文化距离都是描述社会关系的重要认知要素(Inkpen and Tsang，2005)。共同的愿景和系统促成了相互理解，并为不同成员提供了一个整合知识的关键约束机制。有人认为，组织结构和薪酬安排、主导逻辑(Lane and Lubatkin，1998；Mowery et al.,1996)和经营业务等几个方面的相似性(Lane et al.,2001)都能促进组织知识转移。因此，共同的愿景和体系能促进组织知识转移。由于相容的规范和价值观也往往具有很大的差异性(Lane et al.,2001)，所以很多研究关注了社会成员之间在文化上的异同。有研究认为，文化距离(cultural distance)增加了进入成本，抑制了企业向外国市场转移核心能力(Palich and Gomez-Mejia，1999)。文化距离还增加了因对规范、价值观、制度等缺乏了解而产生的经营难度，阻碍了知识交换(Mowery et al.,1996)。外国伙伴之间的文化距离可能使双方产生误解，这些误解会限制对重要的组织知识的分享(Lyles and Salk，1996；Szulanski et al.,2004)。
3.组织知识转移的后果
研究表明，来自组织内部和外部的知识转移对组织绩效和创新能力具有重要意义。以前的研究认为，组织知识转移和组织绩效(performance)之间存在着正向关系(Lyles and Salk，1996；Steensma and Lyles，2000)。知识转移有助于培养难以被模仿的组织能力，从而改善绩效(Szulanski，1996)。Lane等(2001)研究发现，企业获得并吸收外部新知识后，绩效会得到改善。同样，善于洞悉客户、竞争对手和监管机构需求的企业，更有可能改进自身的产品和服务以满足市场需求的变化(Day，1994)。因此，组织知识转移关系到绩效的改善。
另外，对组织知识转移的研究还关注了知识转移与创新(innovativeness)之间的关系。组织知识转移通过整合现有知识和新获取的知识，增强组织单位创新的能力(Jansen et al.,2005)，从而使组织在新产品开发方面不断产生新的想法(Powell et al.,1996；Tsai,2001)。另外，知识的积累不仅能提高组织有效使用知识的能力，而且能让组织更好地理解和评价技术进步的性质和商业价值。总之，以往的研究结论认为知识转移能够提高组织的创新能力。
(三)研究方法
1.数据库的开发与入选标准
为了开发数据库，我们考察了那些主要刊登知识转移和知识获取的研究论文，以及关注一般管理问题的杂志。我们用于元分析的一组杂志见表1。我们通过多种渠道获得了已发表的组织知识转移方面的实证研究成果。首先，我们在ABI/INFORM、EBSCO、JSTOR、Science Direct和Swetsnet等数据库中通过多个关键词搜索到于1991-2005年间发表的有关知识方面的论文。其次，为了避免根据“知识转移”这个关键词进行检索的遗漏，我们在社会科学引文索引中，搜索了组织知识转移论文中引用频率排名前三的文献(Darr et al.,1995; Mowery et al.,1996; Szulanski,1996)。然后，对这一系列期刊的摘要进行手动搜索。最后，为了找到以上搜索中可能遗漏的文献，我们考察了通过以上3步所搜集到的论文的参考文献。表1表明，知识转移方面的研究成果大多发表在战略、组织和国际商务等领域的杂志上。组织知识转移方面引用频率前三名的论文来源也是如此。
本文依据以下3条标准筛选纳入元分析的论文。第一，只选择那些报告了R-簇效应的文章，比如，相关系数(Rosenthal，1991)的研究。有几篇论文没有被采纳，是因为其结果仅仅包含了多元模型。第二，只采纳那些在团队(业务)单元、组织或网络等层面上分析组织知识转移的论文，所以，没有选择那些研究目标不可比较的研究成果(Hunter and Schmidt，2004)。第三，为了解决概念上的重复问题，我们确保了这些研究的独立性，并且没有重复样本。如果有多项研究基于同一数据库的同一变量，只纳入一项研究的效应量；如果数据库相同但变量不同，我们分别保留各个效应量。数据搜索完成后，我们从75项研究中的83个独立样本中总共获得了251个效应值。所有文献的累积样本总量达到26636个。
在这75项研究中，每篇论文均由作者审读并就其关联性、样本量、自变量和因变量的信度、分析层次和效应量等进行编码。样本量直接选自入选论文的研究方法和研究结论部分；研究变量的分类源自原文中变量测量的描述。对于大多数选入的变量(variables of interest)，我们沿用了过去的研究所给出的广为接受的定义。组织知识转移指的是知识在组织之间的移动，它除了知识转移(Mowery et al.,1996；Tsai，2001)以外，还包括知识分享(Hansen，1999；Tsai，2002)、知识流动(Gupta and Govindarajan，2000；Schulz，2001)和知识获取(Darr et al.,1995；Lyles and Salk，1996)。极少数变量没有明确的定义，在这种情况下，我们根据作者对测项内容的描述进行内容编码。
由于本文所纳入的研究是基于不同的分析层面，我们将在同一分析层面上测量的变量的相关分析结果纳入数据集。例如，当考察战略联盟中的知识转移时，我们仅抽取了知识转移和那些包含了企业绩效的绩效结果间的相关关系。同样，在考察组织内知识转移的研究中，只有当部门(业务单元)的规模被测量时，我们才采用知识转移与规模的相关度。这个程序使得我们不仅可以解决非连续性的问题，而且能够考察分析层面的调节效应(Ostroff and Harrison，1999)。
2.元分析技术
我们采用心理测量学的元分析方法来估计各种相关关系，是因为这种方法在修正测量手段和统计指标的观测效应量(如低信度)时具有优势(Hunter and Schmidt，2004)。对于总体效应量的估计量(p)，我们计算了校正低信度的样本加权平均相关系数(
)。为达到这个目的，我们把每个相关系数除以所涉及的两个构念的信度的平方根，然后把每个系数的相关样本大小作为其权重来求均值。对于未能对信度做出估计的研究，我们从其余具有相同构念的研究中得出信度的平均估计值(Geyskens et al.,1998)。进行上述元分析之后，我们在至少可以获得3个独立的效应量的时候进行了元分析估计。在我们的分析所考虑的所有相关关系中，平均值k是19个样本，平均样本规模是321个。
3.结论
表2给出了对组织知识转移的前因后果所做的总体元分析结果。对于组织知识转移前因，我们总共获得了208种效应量，其中包括15种涉及知识特征的效应，108种涉及组织前因的效应，85种与网络层面的前因相关的效应。另外，对于组织知识转移的结果，我们总共获得了43种效应量。在表2中，针对所有r，样本容量的范围在1187-19623之间。当样本加权均值r的95%置信区间不包括零的时候，就证明了对所有考察的关系的假设是成立的。
4.组织知识转移的前因后果
传统假设认为，知识的模糊性阻碍知识的转移和获取。在模糊性和组织知识转移之间，我们得到了一种信度得到校正的显著负相关的关系(=-0.22；p<0.001)。这种效应量可标记为中等(Cohen，1988)，这意味着潜在知识的内隐性、专属性和复杂性越强，转移的难度就越大。
在企业/业务部门层面上考察组织特征，表2所总结的元分析结果显示规模和吸收能力对组织知识转移有着积极影响。虽然以往的学者对规模和知识转移的关系进行了广泛研究(k=51；total N=19，623)，但在关系的性质上没有统一的结论。我们的研究表明：第一，组织规模和知识转移之间存在着显著关系(=0.11；p<0.001)，但这种效应只是轻度正相关。由于需要4214项实际为0的研究才能把置信区间拓宽到涵盖失效安全系数k为零的情况，所以，我们所发现的效应是比较稳健的。第二，吸收能力对组织知识转移具有重要作用。与预期相符，从超过平均数的研究(k=33)中，我们得到了吸收能力和知识转移之间存在正相关关系的结论(=0.19；p<0.001)。
研究结果表明，没有证据证明企业的年龄和分权影响到组织知识转移这一假设。即使这两种前因的结果分别基于6740和1407个大型累积样本，但仍没有得出显著的相关关系。因此，年轻的、分权的组织知识转移的水平更高这一假设没有得到证据的支持。
我们发现，在本次元分析中，大多数网络层面的前因存在信度得到校正后的显著平均相关关系。为本研究中的结构性要素有关的累积结果提供了更加复杂的结论。结果显示网络中心位置(=0.16；p<0.01)存在显著均值正相关关系，但企业和部门所维持的关系的数量不存在显著相关关系。这些结果表明，关系数量的不断增加对知识转移提出了更高的要求，可能让企业和单位不堪重负。
与传统假设中关系要素基本一致，我们发现关系强度(=0.29；p<0.001)和信任(=0.41；p<0.001)具有非常显著的中等偏上的效应量。值得注意的是，信任的效应量与前期研究结论相悖，这意味着信任也有可能阻碍知识交换。我们还发现这些结果很稳健，因为这两种关系的失效安全系数k分别达到3942和1214。但由于早期研究并没有考察这些关系，所以这些研究结果并没有排除曲线关系存在的可能性。
尽管不太显著，但我们还是发现了认知元素发挥作用的一些证据。与前期研究相一致，元分析结果表明，当企业和部门分享相似的愿景或系统时(=0.21；p<0.01)，组织知识转移增加；相反，当企业和部门之间的文化距离较大时，其知识转移减少(=-0.11；p<0.05)。但是，由于仅需要18项文化距离和知识转移之间的关系研究来使95%置信区间扩大以包括零，所以，该研究结论稳定性不足。
除了前因以外，本研究也证实了与组织知识转移后果相关的传统假说，如表2所示。我们得出的结论是，组织知识转移与组织绩效(=0.22；p<0.001)和创新能力(=0.15；p<0.001)之间都存在非常显著的均值正相关关系。考虑到失效安全系数k足够大，两种效应表现出较高的稳定性。
5.调节效应
我们还考察了组织知识转移中效应量的同质性以及Hedges和Olkin(1985)及Hunter和Schmidt(2004)所研究的影响此类同质性的前因后果。如同Q统计量和误差方差百分比(见表2)所显示的，本研究所涉及的部分相关关系存在异质性。特别地，网络层面上影响知识转移因素的很多变异现象不应归咎于统计误差，这意味着这些效应量来源于不同r值的特征群。在元分析中，通常把所研究样本的情境特征和测量特性视为各种相关关系的潜在调节因素。
情境特征 与以前的研究一样，我们考察了前因后果是否受以下情境特征的影响：(1)组织间和组织内的情境；(2)知识流动的方向性。研究发现，企业间知识转移的(k=47)研究与企业内各部门之间知识转移的研究(k=36)在数量上不相上下；同样地，以双向转移过程实现的知识交换的研究(k=52)和以单向过程实现的知识获取的研究(k=31)在数量上也不相上下。为了弄清情境差异，我们通过计算z值来检验效应量差异的显著性。
如表3所示，关系数量、网络中心位置和绩效3种变量的效应量在组织间和组织内这两种情境下存在显著差异。在知识转移的网络前因方面，关系数量的效应量和网络中心位置的效应量在p<0.01的水平下存在明显差异：在组织间层面上，关系数量的效应量在组织间层面上很大很显著(=0.39；p<0.001)，但在组织内层面上不显著；同样地，网络中心位置在组织间层面上的效应量(=0.30；p<0.001)比其在组织内层面上的效应量(=0.05；p<0.05)高出很多。这些研究结论表明，企业应在外部关系网络内谋求网络中心位置，以扩大和控制对来自其他企业的新知识的获取机会；由于企业内部知识有限，所以，相较而言，内部网络结构特征并不那么重要。对比组织间知识转移，组织内的知识转移和绩效之间的关系具有更大的显著性(组织间：=0.19，p<0.001；组织内：=0.38，p<0.001)。
我们还发现，模糊性、关系强度和企业年龄的效应量在组织间和组织内两种情境下差异很小。知识模糊性在组织间层面上对知识转移的负效应比组织内层面更大(p<0.10)，这支持了下述观点：企业内的部门有更多的机会去最终弄懂模糊的知识。我们发现，强关系对组织内知识转移(=0.40；p<0.001)的贡献作用稍大于对组织间知识转移(=-0.04；p<0.05)的贡献作用，该结论证明，关系强度对知识转移的相关性在组织间和组织内存在差异。虽然没有发现企业年龄对组织间知识转移具有显著效应，但成立时间较短的部门发生组织内转移的情况似乎较少(=-0.04；p<0.05)。
有关知识流动的方向性问题，我们发现本研究所涉及的少部分变量，即年龄、模糊性和关系数量，在该情境下表现出差异。我们发现，年龄和知识转移之间的平均负相关关系仅在知识获取时显著(=-0.06；p<0.05)；显然，与交换知识相比，较老的企业和部门在获取知识方面遇到的困难更大。模糊性(=-0.36；p<0.001)对知识获取的负相关关系稍强于对知识交换(=-0.17；p<0.01)的负相关关系。这可能是由于在知识交换过程中，各方会进行更紧密的合作，从而有助于彼此对知识的理解。最后，我们发现关系数量的效应仅仅在知识获取过程中(p<0.05)才是显著的。值得一提的是，该效应是负的(=-0.13；p<0.001)，由此可推断出拥有大量知识源的企业和部门会面临更多和知识源相关的管理问题。
测量特性 知识转移是一种难以观察到的现象，所以，我们考察了使用不同数据收集方法的研究是否表现出不同的均值相关度。本文将所有的研究分为两类：一类依赖的是从专利、数据库和文献记录中得来的二手数据；另一类是通过调查得到的原始数据。在我们的元分析中，仅有一小部分样本(k=13)依赖于二手数据，所以我们无法单独评估其均值相关度。除了关系数量、关系强度和创新以外，采用原始数据的一组研究所得到的各种相关关系的效应量与我们通过总数据集得到的效应量之间并不存在显著差异。关系数量的效应量变动很大但依然表现为不显著(=-0.05)，关系强度的相关度稍微增强(=0.36；p<0.001)，与创新相关的效应量也变大了(=0.24；p<0.001)。这些变化表明，使用非调查数据来实现一些变量的操作化比较困难，也许会降低其相关度，比如关系强度。与创新相关的效应量之所以增加，可能是因为在使用专利的研究中，经常通过引文来辨别是否发生知识转移和创新的种类，因而操作难度增大。
(四)讨论及结论
组织知识转移方面的研究方兴未艾。尽管已经有人对相关文献进行了概念性的定性回顾(Easterby-Smith et al.,2000；Inkpen and Tsang，2005)，但尚未出现对大量实证研究的结果进行定量总结的研究。我们采用元分析方法对现有实证文献进行的回顾和整合，是对组织知识转移前期文献的有益补充。具体而言，我们分别论述了作为知识转移前因的知识特征、组织特征和网络特征的影响作用，考察了组织间和组织内的环境、知识转移的方向性等情境因素对知识转移前因后果的影响，最后描述了所涉研究的测量特性。
(五)理论意义
知识特征。我们的研究印证了以前的结论：知识的因果模糊性会阻碍知识转移。组织知识转移取决于潜在知识得到交流、解释和吸收的容易程度(Kogut and Zander，1992)。然而，知识模糊性也有重要的战略意义，因为它使得知识难以被竞争对手模仿。从这个意义上讲，由于知识需要同时实现解释、内化和商业化应用等方面的内容，这种同步是很困难的，所以知识模糊性带来了知识杠杆悖论(Coff et al.,2006)。相对而言，几乎没有哪项研究解决了企业如何确定最佳的知识模糊性水平，以使之不仅能避免出现不必要的知识泄露，而且能推动有目的的知识转移进程。我们所做的元分析回顾表明，与组织间知识转移相比，知识模糊性对组织内知识转移的阻碍作用更小；模糊性对知识获取的阻碍作用比对知识交换的阻碍作用要大。对于组织内的行动者，交换知识的成员可能合作得更紧密更深入，也会运用到更丰富的媒介，从而更好地促进了对因果模糊性知识的理解(Daft and Lengel，1984)。
组织特征。有关组织特征方面的前因，我们的分析表明组织规模与组织知识转移正相关。由于这种相关性不受情境因素的影响，我们的研究结论为之前该问题存在的争议提供了更加明确的见解。大型企业组织不仅有更多的资源投入到知识转移中(Gupta and Govindarajan，2000)，而且有更多促进新知识吸收的知识基础和资源(Cohen and Levinthal，1990)。我们发现有大量证据可以证明这种吸收能力的促进作用(enabling role)。我们的回顾清楚地证明了前期经验和相关经历有助于组织间和组织内的知识转移(Cohen and Levinthal，1990)；本次元分析所使用的文献中，也有多项研究证明了吸收能力的促进作用。可是，尽管吸收能力对组织知识转移如此重要，目前学术界对组织吸收能力前因的研究却相当薄弱。因此，吸收能力的前因将会成为未来一个值得关注的问题，比如知识渠道的深度和宽度(Zahra et al.,2000)、知识组合能力(Jansen et al.,2005)等。
有关组织年龄和分权的观测结果并不一致。虽然组织年龄不影响外部知识转移，但年龄较大的部门在组织内的知识转移难度更大，尽管这可以解释为随着组织年龄的增大，其自力更生的能力会越来越强，但这同样也可能显示出了分权的重要作用。与Frost等(2002)的研究结果相一致，分权似乎在组织内知识转移方面不起任何作用。但是，本文的研究发现，分权在组织间层面上存在微弱的负效应。这可能源于通过收购和联盟等方式获取知识一般都属于企业层面的决策，部门并无决策权。
网络特征。在网络层面上，我们对社会关系的重要性进行了更深入和详细的分析。社会资本有3个维度(结构资本、关系资本和认知资本)，其中每一个维度看起来都与组织知识转移有关，当然关联程度各异。
第一，我们的研究结果表明，结构资本对组织知识转移的有效性会受到情境因素的影响。关系数量和网络位置中心性与组织间的知识转移正相关，但处于同等位置的组织内各部门从这种结构嵌入性(embeddedness)中获益较少。第二，我们的研究结论再次证明了现有的观点：可信的高强度关系会促进组织间和组织内的知识转移(Hansen，1999；Reagans and McEvily，2003)。鉴于研究结果显示关系强度和信任具有很大的效应量，应该说，关系资本是组织间和组织内在网络层面上进行组织知识转移的最重要的驱动力。第三，尽管认知资本的效应量比关系资本的要小，但认知资本似乎也对组织知识转移起到重要的促进作用。与预期相一致，共同的愿景和组织制度的相似性有利于知识转移(Hult et al.,2004)。文化距离的影响作用则较为复杂，我们的研究证明，相对于组织间知识转移，文化距离对企业内部各个部门之间知识转移的阻碍作用更强。这可能是由于，企业内的各部门往往以自己更认可的方式来传递和获取知识，不同的文化可能更不利于知识分享；相比之下，企业在与不同文化背景的企业沟通的过程中，可以获取跨文化交往的经验。因此，文化距离对企业间知识转移的阻碍作用比对企业内的要小，当然，该原因还需要进一步的定量研究来证实。
与前期的研究结果相一致(Hansen，1999；Tsai and Ghoshal，1998)，我们的研究表明，网络层面的关系资本和认知资本对知识转移影响很大，因为这两种资本提高了关系质量。由于结构资本形成了一种中间人机制，而成为组织从其他组织中搜索和获取新知识的途径。为了弄清具体的知识转移促进机制，就需要考察知识特征和组织特征对社会资本的3种维度的调节作用。例如，我们的研究证明，关系数量与知识获取负相关，这意味着当企业拥有大量可获得的知识的时候，处理起来反而会有困难。显然，吸收能力和知识模糊性的水平可能对这种关系有调节作用(Szulanski et al.,2004)。
结果。以前的研究认为，组织知识转移有利于提升企业的长远发展能力和当前的竞争力，所以，知识转移对组织绩效具有重要的影响(Lane et al.,2001)。我们所做的元分析结果证实了这些积极影响：知识转移不但能改善绩效，还可以提升创新能力。但是，对组织内和组织间知识转移的情境因素所做的比较表明：企业内的知识转移比组织间的知识转移对绩效的作用更大。很显然，这和实行战略联盟的企业不同，企业内各部门所关注的知识在时间和地点上的相关性更大，因而这些知识更容易得到完善和运用。
有研究认为，通过知识转移，企业和部门可以发挥新获取技能的杠杆作用，从而提高其创新能力(Kogut and Zander，1992)，我们的研究也证实了这一点。由于绩效与创新相关(Zaheer and Bell，2005)，这一研究结论便为绩效差异现象提供了一个重要的解释。研究表明，企业和部门可能追求不同类型的创新，并获得不同水平的绩效。企业可能谋求知识的多元化来实现更具战略意义的创新，而部门作为企业的一部分，它们更有可能转移它们已知的知识，追求更具现实利用价值的创新(Jansen et al.,2006)。由于利用型创新产生的是短期结果(March，1991)，这样也许就解释了组织内知识转移导致绩效水平上升的原因。但是，要完全确认这一点，我们还需要进一步考察知识的新颖程度和组织距离的调节作用。
(六)管理意义
我们的元分析结果得出的一个重要的管理意义在于：各种前因都具有相对的重要性。谋求改变知识转移范围的企业需要特别关注于培养强大的值得信赖的组织关系，尤其是在组织边界内培养这些关系。由于这些关系促进了组织间的紧密合作，因此它们还有助于模糊知识的转移。从这个意义上说，企业可以主动地设法消除或降低因果模糊性带来的负效应，同时让竞争对手无法模仿其知识。因此，在组织间层面上，企业应该尽力谋求社会网络中心位置。
我们的深入研究发现，关系强度和信任在企业间知识转移过程中的作用更强，因而，企业需要仔细平衡外部结构资本和内部关系资本。除结构资本和关系资本以外，认知资本也是一个重要元素，因为认知资本对这两个维度起到补充作用，在组织间层面上尤其如此。认知资本还可在一定程度上促进知识吸收能力，吸收能力是最重要的组织特征之一，不管是基于组织内和组织间层面，吸收能力都能促进企业对新知识的内化和运用。
(七)局限性和未来研究的方向
局限性 本研究的若干局限性值得讨论。尽管在任何原创性的研究中，元分析的结果貌似不受原文献所使用的研究方法的限制，但它们也会受到原文献系统性的或其他更为常见的问题的影响。
例如，在把元分析中的各种关系确定为因果关系时，我们必须保持谨慎。我们的元分析回顾所考查的二元关系几乎都来自于使用截面数据得出的研究结论，个别特例除外(Ahuja，2000；Katila and Ahuja，2002)。纵向研究要求评估结论的时间稳定性，并帮助研究者更好地理解该研究所考查变量之间的因果关系。另外，未来研究可以采用面板数据并纳入滞后关系，因为我们预计到，知识转移与其产生的结果之间可能存在时间滞后性。
在元分析回顾所涉及的研究中，有80%的研究在收集数据时用到的是调查问卷法。虽然我们对测量特性的调节分析表明，使用原始数据或二手数据不会对研究产生实质的影响，但是，该结论可能会因为涉及二手数据的样本较少而受影响。除了需要更换研究方法以外，同样需要深入考察研究设计的信度和效度。虽然在使用二手数据的研究中描述了测量特性，但其信度和效度依然不能确定。例如，专利和专利引文不仅用于计量知识转移而且还用于计量创新。因此，除了更换研究方法以外，未来研究也许还要通过使用对同一架构和多种应答性进行多重计量的方式来考察各种变量的信度和效度。这样一来，研究者就能够测量评价者间的一致性信度以及各种变量的聚合与区分效度。
另一个局限来自于研究具体关系的原创研究的数量相对较少。我们只找到了3项有关关系数量和文化距离对企业间知识转移的影响的研究。而且，我们只采纳了3项有关组织部门间的信任与知识转移之间关系的研究。显然，有限的研究数量会影响到观测方差(observed variance)和效应量(Cohen，1988)。而且，几乎只有我们发现了效应量对绩效和创新的正效应，而De Man和Duysters(2005)得出的结论是，并购和联盟可能对创新构成负面影响。这种负效应可能是由于外部增长路径背后不同的动机(比如市场准入和规模经济)所致。因此，总体上看，在未来的研究中，有必要加强对此类新动向的考察，提高当前研究所涉及的各种效应的样本数量。
组织知识转移的维度和阶段 除了因为上述局限性而提出的具有潜在价值的研究方向，还可以提出若干一般性的结论和研究方向。以前的成果大多是在单一维度的架构下研究知识转移的，研究的焦点主要是知识转移的范围和程度。因此，未来研究应该超越范围这个范畴，从多个维度(比如，速度和质量)来研究知识转移，以更全面地理解知识转移的前因后果。
知识转移的速度指的是知识转移得有多快，效率如何(Hansen，2002；Zander and Kogut，1995)；知识转移的质量指的是所转移的知识是否产生和提供了新思想和新见解(Sheremata，2000)。另外，未来研究也许要区分出知识转移过程的阶段性特征，组织的前因后果与知识转移的发起、实施、跟进和整合这四个阶段有着何种不同的关联，也将会成为一个新兴的研究课题(Jansen et al.,2005；Szulanski，1996)。
附加变量的引入和范围 虽然所有研究都考察了知识转移的前因后果，但有些研究并不透彻。导致的结果便是，由于现有研究的缺乏，我们无法估计附加变量的关系。我们在论文搜索过程中发现，研究知识转移的传统性组织前因的论文很少。例如，高管团队特征、人员数量和管理过程(Hambrick，1994)以及领导风格(Vera and Crossan，2004)的影响在现有研究中几乎没有涉及。类似的，诸如知识的深度和广度等知识特征(Zahra et al.,2000)也可能对组织知识转移产生不同的影响。在引入这些前因的同时，未来研究还可以适当地引入知识模糊性(内隐性、可教性和复杂性)、绩效(利润率、增长和生产率)和创新(突破型创新、渐进型创新、探索型创新和利用型创新)等变量(Jansen et al.,2006)。
除了需要引入附加变量以外，我们的研究表明，还需要开展更具广泛意义的、评估多种前因的实证研究。这是因为，现有的研究只涉及几种典型的前因，其范围很有限。引入前因的若干附加范畴并将其对组织知识转移的影响并置起来将有助于进一步评估各种变量的相对重要性。
曲线关系。考察前因与组织知识转移之间的曲线关系是未来研究的重点。尽管这里的元分析结果表明社会资本的3个维度与组织知识转移之间存在正向线性关系，但这些关系可能是曲线的。例如，当关系数量增长超过一定水平，建立和维持这些关系所需的时间、能量和精力最终可能限制知识的转移(Nahapiet and Ghoshal，1998)。另外，密集强大的社会网络通过制度的扩散和高度信任关系的建立，迫使企业遵循统一的规范，反而会限制知识的可搜索范围、降低企业的洞察能力(Rowley et al.,2000)。而且，过多的知识转移也可能对绩效不利。
潜在的调节变量 我们所做的元分析回顾考察了情境因素(组织间与组织内层面；知识交换与知识获取)和测量特性(原始数据与二手数据)的潜在调节作用。除了以上几种调节效应外，元分析中所涉及的变量也可能具有潜在的调节效应。比如说，吸收能力和知识模糊性可能对组织特征和网络特征与知识转移之间的关系具有调节作用。未来可能出现的另一个研究领域是考察外部网络对组织知识转移有效性的权变效应(contingency effects)。因此，未来研究也许要基于网络层面考察这些特征的权变效应对组织知识转移的影响。
(八)结论
通过整合现有研究，本文在对组织知识转移的实证文献量化总结方面迈出了第一步。在我们的元分析回顾中，有43%的成果是近两年(2004、2005)发表的，这表明组织知识转移的研究在逐渐增多，研究成果的发表数量也在日益增加。显然，在这个基础上，从理论和方法论的角度对组织知识转移架构做出进一步的研究，是有必要，也是更有意义的。我们希望，在本研究得出的结论的推动下，学者们对有关组织如何有效获取知识、转移知识并打通竞争优势的重要渠道等方面做出深入研究。
原文“Inter and Intra-Organizational Knowledge Transfer:A Meta-analytic Review and Assessment of Its Antecedents and Consequences”刊于Journal of Management Studies,45(4),pp.830-853,2008，感谢布莱克威尔出版公司(Blackwell Publishing Ltd)授予中文版权。作者感谢匿名审稿人的评论和意见，感谢特邀编辑Mark Easterby-Smith和Eric Tsang提出的评论，还要感谢曾对本文早期版本做出评论并提出宝贵建议的Anna Nadolska女士。