宫建霞

摘 要：随着知识时代的到来，知识共享、知识扩散与知识创造成为经济增长的重要推动力，知识团队成为了新时代经济发展的重要力量。高校科研团队是典型的知识型团队，知识共享与知识扩散在团队知识创造活动中起着重要作用。文章对国内外小世界网络、科研团队知识扩散行为等研究进行了梳理，以期为深入探讨高校科研团队知识扩散的微观过程提供借鉴，进一步提高高校科研团队知识共享水平，增强高校科研团队知识创造能力。

关键词：小世界网络 高校科研团队 知识扩散

中图分类号：F062.3

文献标识码：A

文章编号：1004-4914（2014）11-207-03

随着知识经济时代的到来，知识共享、知识扩散和知识创造成为经济增长的重要推动力。国家在《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006～2020）》中明确提出要加强科研团队建设、培育科技创新人才。高校科研团队作为科技创新主体，肩负着重要使命。由于科学发展的日新月异，科学研究团队需要具有不同知识背景的人才组成，隐性知识在知识团队中的共享、扩散对于提高团队的科研绩效至关重要。知识在高校科研团队中的共享、扩散，说到底是团队成员在团队社会网络中的互动和交流。

1998年，Watts和Strogatz首先提出了小世界网络模型（Small World Network），小世界网络具有典型的“小世界性”和“无标度性”，科研团队间的知识共享、扩散等活动符合小世界特点，因此将小世界网络应用到科研团队的知识共享、知识扩散行为研究，对进一步了解科研团队知识扩散行为的内在机理具有很重要意思。本文在梳理国内外关于小世界网络、科研团队知识扩散行为等研究的基础上，以期为下一步构建高效科研团队知识扩散的定量模型，量化科研团队活动的抽象提供借鉴。

一、小世界网络相关研究

复杂网络研究目前已经渗透到各个重要科学领域，特别在社会实际网络的研究中，复杂网络模型被广泛应用。1998年Watts和Strogatz在Nature杂志上发表文章，首先引入了小世界（Small-World）网络模型，以描述从完全规则网络到完全随机网络的转变。而后，一系列研究发现，实际的网络系统都具备小世界（Small-World）的特征，即“小世界特征”和“无标度特征”。近年来，小世界（Small-World）网络被广泛应用在知识扩散系统的研究中。

（一）小世界网络模型与“小世界特征”

小世界现象的研究最早追溯到1929年，匈牙利作家F.Karinthy首先提出“小世界现象”的论断。他认为，地球上的任何两个人都可以平均通过一条由6位联系人组成的链条而联系起来。20世纪60年代，哈佛著名社会心理学家Milgram进行了一项实验，实验结果表明短路径存在于人们的社交网络中，人们通过自己认识的人，就可以将信件送达任何地方。Milgram证明“6”是任何两个陌生人可以联系彼此的平均步数，该现象被称为“六度分离”（Six Degree of Separation），又被称为“小世界效应”。之后，很多学者为了检验六度分离理论，又做了其他的小世界实验，如数学家合作网络、电影合作网络、美国西部电力网络等等。

Watts和Strogatz于1998年在Nature上提出了基于规则网络和随机网络的WS小世界网络模型。他们创建了两个代表小世界网络特征的统计参数： 平均路径长度L和聚类系数C，统计结果进一步证实实际网络具备小世界的特征。

（二）无标度网络模型与“无标度特征”

通过考察众多实际社会网络的特征，Barabási和Albert在很多网络中发现了度分布呈现幂律的形式，即具有无标度的特点，于是他们共同提出一种新型网络模型——“BA模型”。他们认为网络的无标度特征是应为两种生成机制作用，一是增长机制，二是择优连接机制，两种机制的演化机理如下：

1.增长：目前为止所论的网络模型都假设我们对数量固定的节点进行随机连接和重新布线，在这一过程中将不调整节点的数量。但是，很多现实中的网络通过增添新节点而连续扩张。

2.择优连接：目前所提及的网络模型都基于两个节点按照一定概率连接或重新布线，同时这一概率独立于节点的度。然而，在很多现实网络中，连接一个节点的概率与这个节点的度紧密相关，我们将它称之为择优连接或“富人愈富”法则。

Barabási和Albert在两种演化机理的基础上，提出了BA模型的生成算法。此外，他们还证明：在相同的节点数量和平局度前提下，BA模型产生的网络直径比随机图理论产生的网络直径要小。

二、高校科研团队相关研究

（一）团队及知识型团队

在管理学领域，对于团队的研究最早开始于20世纪的霍桑实验。团队最初的含义是指一种介于个人与组织之间的工作群体，共同完成个人较难完成的任务。Shonk（1982）则认为团队由两名及以上成员组成，完成共同目标的群体。Qucik（1992）则主要关注团队的成员间的交流与沟通，他指出跟随市场竞争的日益复杂，团队成员之间要更加强调互相支持与协助。Katzenhach（1993）觉得团队存在的意义是能够结合具有不同技能的人为了共同的群体目标而努力，并且共同承担责任。由此可以看出，团队的本质特征是要为了完成共同的目标，而团队的成员需要具有互补的技能；团队管理的根本则是要促进彼此间的沟通和交流。

知识工作者团队可简称为知识型团队或知识团队。廖冰等人（2003）认为知识团队是由来自不同知识领域的员工组成，团队需要具有相互信任、支持、尊重和合作的团队气氛，共同以团队任务为使命。Lewis（2004）认为组建知识型团队可以充分利用各个成员的特长从而产生新知识。Robbins则根据团队的目的将团队分为问题解决型团队、自我管理团队、多功能团队等三类。由此可以看出，科研团队是典型的知识团队，科研人员共同的工作目标是团队形成的基础，科研人员之间的沟通与交流、知识互补是团队创造新知识的关键。

（二）高校科研团队

高校科研团队是典型的知识型团队，但除了知识团队的特点外，高校科研团队又具有其自身的独特特征。高校科研团队一般以重大的基础研究、理论研究和应用研究为主要目标，更加强调知识的互补和创新。团队里成员知识结构、职称结构、年龄结构一般具有较大区别。而在高校科研团队中，隐性知识的扩散和共享尤为关键。隐性知识是科研人员长期积累和创造的结果，包括经验、灵感、洞察力、诀窍等等，是不易被文本化、很难与他人共享、交流和传播的。而恰恰正是隐性知识对于高校科研团队的知识创造起着重大作用。

王怡然、陈士俊（2007）认为高校科研团队的组成应当包括实体要素和精神要素。实体要素指团队成员、科研经费、基础研究平台等；精神要素指共同目标、愿景、制度和文化等。张海燕、陈士俊（2006）侧重研究高校科研团队生命周期各个阶段需要注意的问题。赵时亮、陈通（2005）对高校虚拟科研团队和虚拟科研团队形成的动力进行了研究。丁垫等（2005）则探讨了传统科研团队与虚拟科研团队不同的沟通特点，并提出建议以提高科研团队沟通效果。

纵观以上研究成果，本文认为高校科研团队具有如下特征：

1.高校科研团队成员具有专业知识的互补，并愿意共同承担责任，有共同的知识创造愿望。

2.高校科研团队成员知识的交互融合，隐性知识的有效扩散是知识创造的关键。

三、基于小世界网络的高校科研团队知识扩散研究

高校科研团队知识创造中，隐性知识的扩散有着重要作用，但由于隐性知识具有的特殊性质，它的转移又比较困难。隐性知识转移的关键是需要科研团队成员之间进行面对面的交流，需要利用科研团队成员的社会网络进行大量的互动。隐性知识扩散的成功与否依赖于科研成员之间的社会网络。将小世界网络理论应用于研究科研团队的知识扩散提供了很好的视角。可以通过研究网络结构和网络关系两个方面分别来探讨高校科研团队知识扩散行为。网络结构角度探讨科研成员的社会网络结构对于团队中知识共享、扩散所产生的影响，比如：网络稳定度、网络规模等；网络关系角度探讨科研团队成员之间交易关系、社会关系的属性，比如，成员间的信任等对知识扩散的影响。

高校科研团队也具有很明显的小世界性。如果用小世界网络来描述高校科研团队的知识网络，那么节点是团队成员，连接是他们之间的知识扩散。这样，就可以用小世界的特征路径长度、聚集系数等网络特征来描述和分析高校科研团队的知识网络。

Cowan、Jonard（2003）是网络知识行为研究领域的领先者，国内外学者有关研究绝大多数是基于上述两位学者的研究成果的。他们首先构建了知识扩散过程的网络模型，该模型中，将科研团队中的个人作为网络中的节点，个人之间的联结表示为节点间的连接，用向量来表示网络中智能体的知识水平，用向量的维数表示知识的种类。“易货交易”的物物交换机制是他们关于知识转移的重要假设，即当两个智能体是否进行知识交换，仅取决于另一个智能体是否有知识提供，而不是取决于他必须提供的知识的数量。他们利用WS机制构建无权、无向的知识网络，研究网络结构和知识扩散绩效之间的关系。在Cowan和Jonard的网络模型中，个体的知识水平会随着时间的推移经过知识扩散而演变。

该模型的局限在于：仅考虑了知识扩散过程，并没有引入知识创新过程。他们假设知识扩散是一种知识交换过程，即只有当知识扩散双方都有能满足对方需要的知识时，知识扩散才能发生，类似于物物交换。

在Cowan和Jonard模型基础上，国内外学者从不同角度修正一些研究局限，提出了各种改进模型，也丰富了这一领域的研究。下面选取具有代表性的模型进行描述：

李南等（2006）认为知识的转移与共享本质上是知识的交流、学习与转化的过程，这个过程形成了人际关系网络。李南的模型设计了知识增长机制，并对知识差异、知识存量、知识突现和知识遗忘等现象进行量化，研究了团队知识增长特征。研究表明，具有“小世界”的网络结构有利于知识创造。

胡峰等（2006）则运用网络模型模拟知识在社会网络中扩散的过程。研究结果表明知识扩散过程存在“小世界”现象，即当网络具有小世界特性时，科研团队知识经过充分扩散后整个团队的平均知识水品达到最高，团队个体之间的知识势差接近最小。该模型放宽了知识交易条件，将物物交换条件改成只要智能体之间存在连接，并且两者之间的知识水平存在差异，就交换知识。

李金华等根据知识在团队合作网络中的扩散特征，提出了一种不同于Cowan模型的知识传播模型。该模型引入柯布-道格拉斯（Cobb Douglas）生产函数，将因为知识扩散造成的知识增长作为合作生产的知识产品，并分别考虑个体进行自我知识增长和不进行知识自我增长情况下的知识扩散。结果表明，保持其他条件不变，网络的随机化程度越大，知识的扩散速度越快，知识的分布越均匀。

Morone和Taylor（2004）在Cowan和Jonard模型基础上，提出了一种新的知识扩散模型。研究发现：具有小世界特征的知识网络，知识扩散的效率最高，但是该区间的知识方差却不一定大。他们通过试验得出：若团队成员个体的初始知识差异过大，即使在小世界领域智能体总体也达不到最高的知识水平。

邓丹等（2005）借用小世界网络的路径长度和集聚系数，将科研团队成员之间的交流关系抽象成网络：“节点”是团队成员，“连接”是他们之间的交流。研究发现：路径长度的倒数与交流频率成反比，集聚系数与交流集中度成正比，适当的交流频率和集中度才有助于知识创新。

梳理有关科研团队知识扩散定量研究的文献，我们发现具有以下的特点与不足：

一是基于社会网络对团队知识扩散行为进行构建模型，虽然从宏观上对知识扩散的网络结构、知识扩散路径给予了较好的解释，但只是对特定知识扩散现象的整体性描述，并没有深入到微观层面的个人（节点）的知识扩散行为。

二是现有的模型在模拟团队知识扩散行为时，通常是刻画的静态而非动态，他们通常描述一些特征，如节点、聚集程度、路径长短、网络密度等，而对知识是如何通过节点进行扩散的、扩散速度如何、扩散的主要路径是什么等，没有给予很好的解释。

四、总结

将高校科研团队知识扩散行为置于社会关系网络的视野中，是当今知识管理的趋势和热点。为了促进高校科研团队的知识共享、知识扩散，推动科研团队知识创新，应当采用社会网络分析的方法——小世界网络，通过对高校科研团队运作的观察、科研团队系统的量化以及实际活动的抽象化，构建社会关系网络对高校科研团队知识扩散的测度模型，并进一步考虑不同团队成员知识的差异性，考虑知识扩散的路径、扩散速度等，从微观层面探讨知识扩散行为，促进科研团队期望目标的实现以及整个科研团队沟通模式的有效变革。

参考文献：

[1] 张志勇，刘益，谢恩.基于动态网络模型的研发团队隐性知识转移研究[J].运筹与管理，2007（12）

[2] Watts D J， Strogatz S H. Collective Dynamics of Small-world Networks[J]. Nature，1998 （4）

[3] Barabási A-L， Albert R. Emergence of sealing in random networks[J]. Science，1999

[4] Shonk，J.H.Working in teams：a practical manual for improving work groups[J].New York：AMACOM，1982（12-15）

[5] Katzenbaeh，J.R.Smith. The Diseipline of Teams.Harvard Business Review，1993（4）

[6] 廖冰，纪晓丽.浅析（下转第210页）（上接第208页） 知识团队的管理[J].管理科学文摘，2003（6）

[7] Lewis K. Knowledgand Performance in Knowledge-Worker Teams： A longitudinal Study of Transitive Memory Systems[J].Management Science，2004（11）

[8] Robbins M.A. Sparkling fountains or stagnant ponds[J].European Journal of Work and Organizational Psychology，2001 （2）

[9] 邓修权，康云鹏，席俊锋，白冰，毛杨絮.高校科研团队资源能力模型构建及其应用研究[J].科学学研究，2012（1）

[10] 王怡然，陈士俊，张海燕.高校创新型团队建设的若干理论问题研究[J].科技进步与对策，2007（8）

[11] 张海燕，陈士俊，王怡然.基于生命周期理论的高校科研团队影响因素探析[J].科技管理研究，2006（13）

[12] 赵时亮，陈通.科研活动的外部性研究[J].科学技术与辩证法，2006（2）

[13] 施杨，李南.基于社会关系网络的团队知识扩散影响因素探析[J].科技进步与对策，2010（7）

[14] 陈哗娟.基于团队绩效和基于个人绩效两种报酬方式下的团队建设研究「D〕.浙江大学，2002

[15] 张喜爱.高校科研团队建设和管理的几个问题[J].技术与创新管理，2007（5）

[16] Cowan.R ， Jonard.N. Network structure and the diffusion of knowledge [J]. Journal of economic Dynamics and Control， 2004 （8）

[17] 邓丹，李南，田慧敏.基于小世界网络的NPD团队交流网络分析[J].研究与发展管理，2005（4）

[18] 胡峰，张黎.知识扩散网络模型及其启示[J].情报学报，2006（25）

[19] 李金华，孙东川.复杂网络上的知识传播模型[J].华南理工大学学报，2006（34）

[20] Piergiuseppe Morone ， Richard Taylor. Knowledge Diffusion Dynamics and Network Properties of Face-to-Face Interactions [J]. Journal of Economics， 2004（14）

（作者单位：南京财经大学城市发展研究院 江苏南京 210046）

（责编：贾伟）