浅谈企业知识共享的复杂性分析(2)

    性质一:聚集(Aggregation)。个体可以相互粘住，形成更大的个体(Meta一Agent ) ,新聚集体如同个体般运动，这就好比条件下消费习惯与消费群体行为的形成。

    性质二:非线性(Nonlinearity)。即当个体及其特性发生变化时，并不完全遵循线性关系，而伴随有非线性因素。

    性质三:流(Flows) 。“流”指个体之间的信息、能量和物质交换过程中出现的信息流、能量流、物流等。“流”在循环往复运动后，往往会放大影响。

    性质四:多样性(Diversity) 。指Agent的差异性，体现在各Agent属性的不同，并且这种差异性必定是对Agent在整个系统中的进化是有利的。

    机制一:标识(Tagging)。标识各Agent的共性或异性，帮助Agent进行信息识别和选择，以实现对Agent的聚集。

    机制二:内部模式(Internal Models)。复杂系统内部可分为多个层次，由低级层次组合产生高级层次，每个层次都可视为一个内部模型。

    机制三:积木(Building Blocks)。形成复杂系统的基本构件和简单个体。复杂系统常常是在一些相对简单的部件的基础上，通过改变它们的组合方式而形成的。

　　2　企业知识共享问题的复杂性分析

  　2. 1企业系统的复杂性过去很长一段时间，研究组织的学者都将组织的行为视作一种线性的现象，用的方法加以研究。近十年来，复杂性科学的思想虽已渗人到科学的研究，但用复杂科学理论来对组织行为进行建模的研究却还不多。1999年《Organization Science为基于复杂理论的组织科学出了专刊，这一期收录了不少讨论将组织作为复杂适应系统进行建模的。起来，一个企业系统(CAS)可看成是由若干员工主体(Agent)构成。该系统的最低层次是员工，他们有着不同的性格、背景、职业目标和工作岗位等属性(AttriUute)。每个员工都有唯一的标识(Tags )，可能代表该员工的工作内容，以及该员工的服务对象。这些员工为了完成同一项任务组合在一起，便出现了团队，“涌现”( E-merge)出了部门或事业部层次。团队也可视为一个主体(Meta- Agent)，描述一个团队不再用性格、教育背景、职业目标等员工属性来描述，而可能是任务性质、客户构成、等等。整个公司的业绩并不等于各部门、各主体的简单加总，这便是企业系统的非线性(Nonlinearity)。图2说明了企业系统的复杂适应结构。

  　2.2企业内部知识共享的复杂性　北师大非平衡系统研究所方福康教授指出，知识中要研究的重要理论问题之一便是知识获取和的基本规律，主要又涉及到个体知识如何通过组织内各个体间的自组织相互作用，在企业(组织)这个层次上涌现出带有整体性质的新知识。这其实已经包含了将企业知识共享(获取、传播)问题与复杂适应系统理论相联系的思想。上面提到组织本身是一个复杂适应系统，那么作为组织的一个行为子集，企业知识共享问题也可应用复杂适应系统理论来分析。以企业内部的知识共享问题为例，企业知识共享与CAS理论要点的映射可以表示为如表2所示的7对关系。