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文档简介
1、试论面向客户需求的企业集群知识传播模型与仿真 论文关键词:知识管理;客户需求模型;计算机仿真;知识传播论文摘要:本文从市场中客户对企业提出的各种需求出发,建立了一个面向客户需求的知识传播网络,并通过计算机仿真模拟了企业集群在此网络中的知识传播过程,考察了集群的平均知识水平和知识方差在传播过程中的动态变化。通过仿真发现:随着时间的推移和对客户需求的满足,集群的平均知识水平呈单调递增趋势,知识传播效率呈现先增后减规律;集群知识方差在传播前期会出现剧烈震荡现象,而后期则会逐渐收敛;此外本文对市场规模以及知
2、识维度对知识水平的影响也做了简单的考察,发现小规模市场有利于企业集群的初期发展,而过高或过低的知识维度都不利于企业集群平均知识水平的提高。0引言 随着知识经济时代的到来和全球竞争的日益激烈化,知识已经成为企业获取竞争优势的关键战略资源。从这个角度出发,一个企业可持续发展的过程可以看作是企业知识有效传播和持续积累的过程。与此同时,企业的发展不再只局限于对个体成长的关注,而是越来越多地转向对企业联盟甚至企业集群的发展趋势的考察。在这种经济背景之下,将企业集群作为对象,对其在发展过程中的知识传播现象进行研究是十分必要的。 根据迈
3、克尔·波特的竞争优势理论,企业集群被界定为在某一特定领域内互相联系的、在地理位置上集中的公司和机构的集合。如果将集合内的每一个个体当作一个独立的知识载体,将载体之间的相互作用当作边,则整个企业集群可以看作是一个动态的知识网络,企业间的种种商业活动使得这个网络上时时刻刻都发生着知识的共享与传播。 从网络建模的角度出发,研究知识的共享和传播问题,国内外已有一些研究成果。Cowan以复杂网络作为工具,率先提出了网络中的知识传播模型,并对知识网络的动态演化进行了研究;姜照华等建立了产业集群知识网络的动力学模型,并对其供应链系统进行了分析;谈正达等利用社会网
4、络分析的方法,对网状集群中的知识共享关系进行了考察,傅容等从集群参与者交互偏好的角度提出了知识网络的演化模型,并进行了仿真;姜莎莎等针对企业隐性知识的传播模型进行了分析和研究,齐丽云等则立足于企业内部复杂的知识传播关系建立了量化的系统动力学模型,并进行了模拟分析和讨论。 然而,这些模型大多立足于企业内部或企业间的简单传播环境,并未考虑外部复杂的市场环境中客户需求对知识传播造成的影响。本文试图从客户需求的角度出发,建立企业集群中的知识传播模型,并对其进行仿真模拟,观察企业平均知识水平和知识方差的动态演变过程并分析其影响因素,以期能进一步揭示知识传播的客观规律,
5、并为企业集群的可持续发展提供一定的理论依据。1模型描述1. 1企业个体知识水平描述 设集群中有M个企业,将企业拥有的知识划分为不同类别,每个类别的知识水平用一个0一1之间的数字表示,则企业x的个体知识水平可以用w维向量K(x)来表示 知识的类别可以理解为企业所拥有的技术或资源的种类,而知识水平则代表对相应的技术或资源的掌握程度:0代表完全匾乏,i代表完全掌握。1. 2客户需求网络描述 设市场中有N个客户,每个客户Y提出一个待解决的需求任务,该需求给出了完成该任务所需的知识种类和水平,因此
6、也可以用一个w维需求向量C(y)来表示: 为保持一致性,定义企业知识向量维度和客户需求向量维度相同。这样一来,对于企业是否能够满足客户需求、完成客户任务的判断就可以转化为对两个向量的每个分量的比较:若企业知识向量的每一分量都大于客户需求向量的相应分量,则认为该需求任务可被该企业单独完成;若两个企业的知识向量之和的每一分量大于客户需求向量的相应分量,则认为该需求任务可被两企业合作完成。同时,定义两两客户之间的需求相似度为其需求向量的夹角余弦值,即 当相似度大于给定阑值I时,则认为两客户需求近似,可成为所谓的邻居客户。
7、0; 简言之,客户需求网络就是以客户需求为节点,以相邻关系为边而形成的一种知识需求载体网络。1. 3知识传播机制 本文以企业个体在客户需求网络中的随机游走来仿真企业在市场中寻找客户的过程,以企业间通过合作来满足客户需求的行为作为知识传播的触发条件。其具体传播过程如下: (1)集群中的每个企业被随机散布在某个客户处,并以此为起点,随机选择当前客户的某个邻居作为下一个到达的客户。 (2)企业每到达一个客户处都留下广告信息(企业自身拥有的知识种类及水平)。 &
8、#160; (3)客户根据企业留下的信息选择将需求任务承包给谁。当单个企业能够完成任务时(即知识种类和水平能够满足当前需求),则由该企业单独完成;否则考虑由两个企业合作完成;若依然无法完成项目,则等待。 (4)每个需求任务只能被完成一次。当两个企业合作时,发生知识传播,传播力度由企业间信任值决定。 为简便起见,定义两企业之间的信任值同其合作次数成正比,初值为0. 2,每次合作增加0. 2,最高值为0. 8.设met为两企业合作次数(met =0).则两企业间信仟值公式如下对两企业的每一类知识ki进行考察,其知识
9、传播公式为 即当传播发生时,两企业互相学习对方长处。这种机制考虑了现实中知识传播的两个特点:第一,随着合作次数增多,企业间的信任增加,因此传播力度越来越大;第二,企业与企业间不可能达到完全信任,因此传播是有上限的。 考察知识传播效果的指标有很多,本文选取应用最广的两个: (1)集群平均知识水平 集群平均知识水平反映了该集群某一时刻总体知识程度的高低,也可
10、以近似地看作是集群发展水平的高低。 若企业x的个体平均知识水平为则企业集群的平均知识水平可记为(2)集群知识方差集群知识方差反映了集群内部知识分布的均匀程度2仿真过程2. 1参数设置 为了全面考察企业集群内部知识传播的动态过程以及可能对其产生影响的因素,本文分别对以下几组方案进行考察: 方案一:企业数M=10,客户数N = 50,知识维度w =3,初始企业知识水平<0. 6,初始需求要求知识水平0. 4,考察随时间增长集群平均知识水平和知识方差的变化;
11、60; 方案二:其它参数同上,考察客户数N = 30,50,100时的集群平均知识水平的变化; 方案三:其它参数同上,考察知识维度w二2,3,5,6时的集群平均知识水平的变化。2.2仿真步骤 每组方案的仿真步骤相同,详述如下: (1)随机生成N个客户需求,并根据需求相似度生成连通网络; (2)随机生成M个企业知识样本,将其随机与某一客户匹配; (3)循环执行下列步骤T次:将当前企业信息复制给某一客户;若此客户需求未被
12、满足,则处理当前所接收到的所有企业信息,判断合作和传播是否发生;企业寻找下一客户; (4)在以上过程中,每一时间步<T时刻的集群平均知识水平和知识方差均被记录,并分别绘制成曲线。3结果分析3. 1企业集群平均知识水平的演化规律分析 由图1可见,集群的知识水平随时间推移总体呈现递增趋势,但其增长速度越来越慢,即集群内部知识传播效率越来越低。在某些时刻,知识水平曲线甚至会呈现一种停滞状态(曲线平行于时间轴的状态),而且从宏观上看,这种停滞状态会随时间推移而保持下去。 图1反映了这样的现
13、实:一个企业集群的初始时期,大多企业个体都处于知识贫乏状态,此时需要大量的合作才能相对地满足客户的需求,因而知识传播频繁发生,知识水平迅速增长。而当集群发展到一定程度,一方面市场中客户需求已经不多,另一方面许多企业已经可以单独满足客户需求,即使合作,由于集群内部知识状态接近一致,所发生的传播及带来的知识增长会越来越少,从而导致知识水平停滞。 3. 2企业集群知识方差的演化规律分析 从图2中每次仿真所得的方差曲线及右上角的10次平均方差曲线可以看出,集群知识方差在
14、初期都会呈现一种剧烈震荡状态,并在震荡中迅速达到某个最高值。到达最高值后的曲线会逐步回落,且随着时间增长震荡并趋于平缓,最终大多收敛于某一个值。 这是因为在集群形成初期,合作频繁,传播也频繁,随之造成的集群知识分布情况也变化多端。必然有一部分企业凭借先天条件或者机遇抢先得到发展,这些迅速成长的企业在市场上凭借各自的知识优势总是更容易赢得客户,形成良性循环。反之,另一部分企业则在竞争中由于找不到合作者而一直得不到发展。这种两极分化的状态使得知识方差在震荡中不断上升,即集群知识差距逐步拉大。当差距大到一定程度,市场中优势企业在相互合作中其知识状态趋于一致,弱势企
15、业则已基本被市场淘汰(无法响应市场需求也找不到合作者),因而知识方差开始回落并收敛。 值得注意的是,知识方差变化过程中最大值出现在时间步t为0一50之间,而此时集群的平均知识水平正处于快速增长期。也就是说知识传播效率最高之时也是知识差距最大的时候。此时的集群最符合人们的期望:既具有较快的知识传播速度,又保持了一定的知识分布的不均匀性。换言之,此时的集群既具有高度的知识水平上涨潜力,同时内部也存在一定的竞争压力,是最有利于集群长远发展的黄金时期。3. 3市场规模和企业知识维度对集群知识水平的影响分析 为消除不确定性,图3中每
16、一条曲线都是在至少5次仿真之后计算而得到的平均值。 由图3(1)可知,从长远来看(t 25时),客户数量N越大,则平均知识水平越高,即市场越大,越有利于知识水平的提升。但在集群发展初期(t < 25时),这一规律却并不存在,在某段时期内(t<12时)甚至是截然相反的,也就是在初期发展阶段,小规模市场会更有利于企业间合作的发生和知识的传播。 由图3(2)可知,从整体来看,知识水平最高的情况出现在知识维度w=5时,而过高(w =6时)或过低(w =3或2时)的知识维度都不利于知识水平的提高。维度过低,即集群内企业的技术或资源种类单一,虽然有利于相互合作的产生,但容易面临知识传播的瓶颈。而知识维度过高,即集群内企业技术或资源过于多样化,各个企业所掌握知识领域分化过大,则相
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