| 隐性知识：技术创新成功的一个不可或缺的变量
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［ 作者：佚名 转贴自：本站原创 点击数：277 更新时间：2003-11-26 文章录入：王嵩峰 ］
| [关键词] 技术创新 隐性知识 科学研究 自动化 网络 1、 引言 随着世界经济向全球化方向不断发展，无论在企业层次，还是在国家层次上，国际竞争日趋激烈。为了在未来的国际竞争中获得竞争优势，各个国家尤其是发达国家，都非常注重对技术创新的研究。技术创新作为人力、资本、知识等资源的函数，必然会受到这些资源的制约，尤其是隐性知识对技术创新的重要性越来越受到学术界和企业界的重视。正如Pavitt指出的那样，一个企业的技术竞争能力必然要受到诸如是否有能力获得技术领先者的逐渐积累起来的隐性知识 (tacit knowledge)、是否有能力获得包含在该企业特定的“技术轨道”(technology trajectory)中的技能和资源等等的限制[1]。“在一个企业内部，虽然隐性知识没有得到充分利用，有时也难以区分出来以满足企业的生产，但它仍是创新最重要的来源。”[2]因此，要提高一个企业（或国家或地区）的技术创新能力，除了重视一般性的知识生产以外，更要重视隐性知识的生产、转移和使用。 2、 隐性知识：技术创新成功的必要条件 一般而言，从知识是否能够用语言直接表达和有效转移的属性来看，我们可以将知识分为显性和隐性知识两种类型。当然，有时要将这两种类型的知识严格区分开来则是十分困难的。正如Polanyi指出的那样：隐性知识可以通过自身体现出来，而显性知识必须首先被人们所意会和应用，所有的知识要么是隐性的，要么是植根于隐性知识之中。因此，这两种知识并不能严格分离开来。[3] “能明确表达的知识”（笔者称其为显性知识）可以通过规范和系统的语言来传递，例如，一个工程师可以通过图画和说明书将其对产品设计的知识显性化并传递给其他人。这种显性知识的主要部分是指为科学和技术共同体所承认的能为进一步的实践提供基础的总的原理和规则。这些原理和规则可以通过各种手册和课本非常详细地记载下来并传授给学生。它们与库恩的“范式”（paradigm）具有同样的特点，即在实际的科学实践中被大家共同接受的范式，其中包括规则、理论、应用和仪器等，同时也为科学研究提供了模式[4]；也可以在科技期刊、各种机器组件或材料的技术说明书、商业化实验和研究设备的操作手册中看到。 与显形知识相反，隐性知识主要是指无法直接用语言来表达出来的知识，它与个人的直觉、灵感、技能、洞察力和实际的经验联系在一起，因而要将这种隐性知识直接用语言向其他人描绘出来则是非常困难的，例如，将一个高精确度的手表的各个组件组装起来，它所需要的知识是无法在工作手册中一一找到的。Polanyi用“我们知道的要比我们能说出的多”来阐述隐性知识的实质。例如，当你在骑自行车或游泳时，即向观察者表明你在做什么，但如果你想让其他人象你一样也学会骑自行车或游泳，则必须费一番周折；[5]很多人都会使用计算机，但却无法说出计算机的工作原理。例如，1980年，美国政府的研究显示，由于日本汽车制造业采取了更先进的库存控制、人员管理和品质管理，每辆汽车的成本要比美国同类企业低2200美元左右，因此，美国许多大企业，如Ford, GE和Chrysler等都投入了极大的资源去挖掘日本汽车业的生产知识。通过大量的收集资料、咨询和撰写相关的书籍，但事实证明日本的成本优势（即隐性知识）是很难被别人模仿的。 在科学和技术领域中，人们试图通过各种有意识的努力（conscious efforts）来阐释和有效利用隐性知识。科学的目标是拓展有关自然界的理论知识，科学活动的目的是发现；而技术的目标是开发出具体的物理装置和设备来解决特殊的问题并获得一定的生产效果。 Rosenberg对传统的技术知识（通过原始的经验方法而不是科学方法而积累起来的）的描述为科学知识中的隐性知识提供了一个较好的切合实际的定义：“（这种隐性知识）指的是以一定的方式作用而且获得一定效果的有关工艺、方法和设计的知识，而人们常常无法正确解释这种知识”。[6]这种富有启发性的、主观的和内部化的知识是很难用语言来沟通的，而只有通过具体的实例、经验和实践来学习。 科学和技术本身的发展过程中必然包含着隐性知识的生产和转移。随着20世纪科学知识存量的不断增加和工业R&D的不断发展，国内外学者和专家对技术创新、技术转移和技术扩散的大量研究也证实，知识的生产、转移和使用对技术创新的作用日益显现出来，对技术创新而言，不仅显形知识起着非常大的作用，而且隐性知识也是一个不可或缺的重要变量。企业要获得竞争优势，则更多地依赖于其无形资产的积累，而这些无形资产由于其技术实践的隐性特点，因而变得比有形资产的转移更加困难。例如，基因工程技术继续将许多经验和隐性的因素融合在一起，甚至在很多编码化的微生物体系中，并不总是可能非常精确地说明哪一个基因片段将会被拼接，或者说，如果可能的话，也不总是可能精确地解释某些特有的程序的实际结果。因此，通过科学研究将隐性知识显性化实际上是一个充满矛盾的过程，这是因为，当以前的隐性知识被显性化后，新的隐性知识相继又会产生。 企业要进行技术创新，必然要不断地进行知识积累。由于不同的知识体系受囿于不同的技术变迁传统，因此技术创新的知识积累必然要受到原来的技术体系的影响。当然，这些不同的技术体系包含的各种知识种类的多少则不尽相同（如显性或隐性知识的多少不一样），因而形成的技术体系也存在差异。 当一个企业需要通过改变原有的技术规范而进行技术创新以获得竞争优势的时候，它就必须依赖于已经掌握了这些知识（包括显性知识和隐性知识）的科学家或工程师。技术创新有赖于隐性知识的一个主要原因是，即使企业内部拥有众多有才能的科学家和工程师，但由于系统的复杂性，实验室中仍可能无法将所有的技术模式化。Kline认为，即使是面对具有中等程度复杂性的分析系统，要想通过物理科学和物理工程来实现也是非常困难的。为了使分析更加简单，虽然已经提出了许多减少复杂性的有用技巧，但这些技巧只能发挥一部分的作用。他认为创新只能通过“观察这个系统，人为制造障碍，再观察会有什么发生。也就是说，我们利用干中学的模式，利用人类的智慧，通过开放的链式反馈来控制和改进这一技术体系来进行创新。”[7] 总之，由于伴随着新的隐性知识的科学和技术的不断发展，创新越来越依赖于隐性知识的作用。Vincenti认为，随着技术的不断老化，不确定性就会逐渐减少，但在新技术的兴起阶段，隐性知识的转移却非常重要。[8] 3、 非正式网络：隐性知识的重要来源 企业在研究和开发过程中通过输入一系列的科技知识以达到创新。这些输入的知识来源十分广泛，既有内部的，也有外部的。其中外部来源主要包括其它的公司和公共研究部门。一些跨部门的研究已经发现，外部来源要占到创新所用知识的1/3左右，而其余的2/3则主要是通过内部的诸如公司职员、内部R&D等活动获取。当公司面对出现的问题时，首先是查询可以获得的知识源（如人员和文献），只有当这些知识源无法提供解决问题的答案时，下一步才会进行研究。简言之，当公司雇佣科学家和工程师时，其目标就是获取积累下来的知识的整体（包括隐性知识和显性知识）；就是增强获得和利用产生于其他地方的知识的能力，并试图提高通过相应的R&D以产生新知识的能力。 隐性知识与创新中的其他知识一样，其来源比较多。例如，科学家和工程师们的个人知识或者通过外部资源或内部进行的R&D。隐性知识的最显著的特点就是获取它的渠道与其他的知识不同。因为，从它本身的性质来看，隐性知识是无法用文字的形式记载下来的，它必须通过示例或经验才能获得，即是以“个性化”（Person-embodied）的形式表现出来的。虽然，所有的知识都可以通过个人间的互动来转移，但是，个人间的互动却是隐性知识转移的唯一渠道，而显性知识可以以文字化的形式进行有效地转移。在此基础上，我们认为个人网络是隐性知识转移的一个重要的形式。许多研究都表明非正式的个人网络对技术创新起着很重要的作用[9][10]，尤其对隐性知识的转移更显得重要[11], 隐性知识的转移主要是通过一些非正式的或个人间的跨部门的联系和互动来实现的。即使是通过正式网络，其实这些正式网络的背后还是通过非正式网络在起作用 [12]。Hameld等人认为隐性知识的转移实际上是由工程师、市场销售人员、产品开发人员等人员之间的经常的互动来实现的[13]。因此，我们认为，隐性知识的获得主要是通过以下的非正式网络来实现的：科技网络、专业网络、产品使用者网络、娱乐网络和个人友谊网络（如图1）。 3.1科技网络 这种网络是建立在Price所谓的“无形学院”(invisible college) 的基础上[14]，主要是围绕相同的科技专业而组织建立起来的，并具有明显的技术和认知规范。由于从事科研的科学家和工程师存在与同行交流、发表观点、接受新思想和探索新领域的强烈愿望，所以促使了这种网络建立。这种网络通过科研人员间的直接交流和互动，不仅促进了基础研究、新思想的交流和反馈，同时也加速了隐性知识的转移。 3.2专业网络 这种网络主要是指在同一专业（如医药、教育等）中的人员的交流。它对创新的重要性可以用Freeman的“合作的职业伦理” （professional ethics of cooperation）来加以解释，也就是说通过同一专业领域中科技人员的相互交流，如学术研讨会、产品发布会、技术交流等活动，使无法直接用文字来表达的隐性知识的转移更快捷和方便。[15] 3.3产品使用者网络 对产品用户需求的快速反应是创新成功的一个关键因素。而这种网络就是建立一种与产品或技术的最终使用者（尤其是领先用户）之间的交流和信息沟通。这种网络作为一个共存的技术支持机制，既可以为产品的生产者和创新者提出创新的要求，也可以作为创新和技术的扩散者。许多研究表明, 新产品早期的采用者和领先用户是创新组织与使用者网络之间最重要的联系桥梁。[16]例如，苹果公司PC机的巨大成功就是得益于与领先用户之间的联系网络，这是因为当时PC机的许多潜在用户更看重计算机的便利性而不是其快捷的处理速度或良好的兼容性。 3.4娱乐网络 这种网络主要是指科研人员之间由于存在共同的爱好和娱乐活动，如爬山、钓鱼等，而通过这些活动可以使科研人员建立一种友好的个人交流的机会，同时也加速了技术信息的扩散。许多创新思想都是在与别人的非正式接触中产生的。这也是我国许多大公司（如TCL等）将产品的研发中心建立在硅谷的一个主要的原因之一。 3.5个人友谊网络 主要是指建立在友谊基础上的个人网络。朋友之间的频繁交谈和来往碰撞着创新的火花，也可以促使隐性知识的显性化和有效转移。 4、 科学研究和引入自动化：隐性知识显性化的两种途径 国外有关创新的文献在论述隐性知识显性化的途径时，虽然认为其中包括很多方法，如直接观察、口头描述、模仿、实验和比较、科学研究和引入自动化等，但都将科学研究和引入自动化看作是最主要的两种途径。 4.1 科学研究 由于科学研究可分为科技推动和市场拉动两种方式，因而隐性知识的显性化过程也不相同。科技推动模式（图2）的研究主要是发生在由政府资助的公共研究部门中，隐性知识的显性化起源于“蓝天”（blue-sky）研究，即除了增加对自然的认识和理解外而没有特定的战略目标和实际的目的；还有就是来源于对那些在科研过程中没有预见到而突然出现的比较有趣的事情的研究；或者是作为专门为填补知识间隙而进行的战略研究的结果。这种科学研究的结果就是将隐含在科学技术中的知识编码化并发展成为公共知识，人们在研究开发中就可以充分利用这些公共知识来促进经济的增长。 当代生物技术的发展就是科技推动模式的主要典型之一。1953年Crick和Watson对DNA结构的阐释为分子生物学的发展奠定了理论基础，这种分子生物学的目的就是想了解生物发展和遗传的机理。尤其是在美国，由于受到美国卫生部和不同的医疗慈善结构的大力财政支持，这一类研究非常多。对基因功能、编码和表达的进一步的认识反过来又促进了基因工程的发展，这种基因工程技术可以使基因从一个微生物里转移到另一个微生物体中而使宿主微生物获得它原来并不具有的特性（如专门的蛋白质的生产）。这些技术由于巨大的发展潜力而使生物技术研究获得了来自政府、医药公司和风险投资家的广泛支持，因而在有关的知识、工艺和显性化方面获得快速的发展。 在市场拉动模式中（图3），隐性知识的显性化起源于对工业产品、工艺和具体的操作方法中出现的各种现象和问题而进行的探索，通过技术的研究和开发，将编码化的知识应用于实际生产中。这种研究可以接受政府和工业部门的支持，它既可以发生在工业研究部门，也可以发生在公共研究部门。市场需求和政府，特别是企业的大量投入推动了技术的研究开发并加速了隐性知识的生产和转移。但与科技推动模式的研究目的不同，它的研究成果具有实际的用途，即是否能很快的商业化，这种研究成果同时也具有私人物品的特性。 半导体电子工业的发展就是市场拉动模式的一个典型案例。这种模式中，政府和公司可以通过资助那些为解决现存技术中出现的问题而进行的研究来促进隐性知识的显性化。例如，20世纪40年代后期，贝尔实验室的工程师们为了解决电子设备短路问题，经过长期的研究和开发并最终找出了导致这一问题出现的原因，因而大大刺激了众多研究计划的诞生，目的是对晶体增长做进一步的了解和证实它对电子工业的巨大价值。因此在政府和企业的大力资助下,半导体获得了许多创新和发展。 4.2引入自动化 在这种模式（图4）的知识显性化过程中，研究开发的起源是由于科技的发展、市场的需求和企业的科研投入，然后通过R&D、隐性知识的编码化、复制和自动化，最终将其应用于实际的生产当中。研究人员和公司对所需的知识的隐性因素的处理是建立各种工作规范（routines）。这种规范是指重复以前成功的经验。它能帮助人们如何处理复杂性和不确定性，并懂得研究、开发、生产和解决问题。实际上这些工作规范包括大量的人为因素，即如果事情出错，人们就不清楚这是由程序的变化导致的还是由人为因素导致的。引入自动化就是试图消除人为因素的影响，因而成为复制的一个比较复杂和极端的例子。从它过去的历史来看，自动化已经成为推动隐性知识编码化的一个强有力的力量，尤其是二战后机械工具的自动化。通用机械工具通过不同的程序转换成专用机械工具，主要包含两个独立的工序：一个是将设备研制成可读的指令并控制机器；一个是获取保存下来的最初的工作指令。采用这两种方法是为了完成以后的工作。通用电器公司(GE)研制出的“记录-播放” （record-playback）就是根据有经验的炼钢工人积累起来的技能来重新生产出来的。主要由MIT研制的数字控制(NC)技术就是依赖于显性化而发展起来的，即将包含在工程图纸中的技术规格部分通过数学表达的形式表达出来，然后分解成成千上万个独立的技术说明，并通过数字代码将其翻译成能被读出和利于机器控制的电信号。 然而，在很多情况下，为了有效使用数控机械工具，还必须依靠有经验的操作工进行干预以做一些适应性调整和修正程序上的错误、机械故障等。因此，通过这种方法对隐性知识进行显性化似乎还有一些局限性。在试图通过研制工业机器人将通用的方法变成自动化时也暴露出这些局限。事实上，要成功地做到这一点必须依靠“在特定情况下引入机器人的详细的和专有知识，同时还包括这种技术本身”[15] 除了在组织内部广泛地扩散以外，这种知识的大部分都是隐性的和非显性化的。然而，非常重要的是，有关机器人的全部知识是通过在实践中不断发现的规则、工艺和方法的系统化而逐渐建立起来的。在为找出机器人的工业应用过程中而出现问题的潜在原因而进行的科学研究过程中，由于知识的增长，人们也会逐渐消除阻碍显性化的因素。因此，伴随着人工制品的发展、对实验结果和被反馈到科学研究中的问题的观察，隐性知识的显性化是一个不断反复的过程。同时，研究的成果也成为规范化知识系统的一部分，甚至与人工制品结合在一起。机器人的研制正好说明了这一过程。当早期的机器人建立在“记录-播放”这一原理上时，现代机器人在软件和控制方面则进行了彻底的变革。 5、 简短的结论和启示 5.1为了提高企业的技术创新能力和国际竞争力，企业不仅要充分利用外部的知识源（含大学、科研机构和公共研究部门）以获得公共知识（public knowledge），企业更要利用内部开展的R&D活动(企业内部的 R&D不仅能够使隐性知识显性化并生产出新的知识，而且能够提高企业的技术积累和吸收能力)，注重知识的积累，尤其是要注重将隐性知识进行显性化，使隐性知识在企业内部更加有效地转移和使用，以建立具有竞争优势的企业专有知识（firm-specific knowledge）。 5.2 加强人力资本建设、提高科技人员的创新能力是创新成功的根本。为了获取利于技术创新成功的隐性知识，企业应该不断吸收掌握一定技能和隐性知识的科技人员。通过这些科技人员的非正式的联系网络（如与公共研究部门、生产商、用户和竞争者等），加快隐性知识的转移。 5.3为了迅速有效地利用外部的公共知识和技术信息，企业应该建立正式的技术创新网络，通过企业内部的技术桥梁人物（technological gatekeeper）的作用，将企业外部的知识和技术信息与内部的R&D结合起来，将外部知识和技术信息转变为结合本单位实际情况的、易于被消化吸收的“行话”（jargon）, 从而加快企业内部知识(尤其是隐性知识)的转移。 5.4为了使隐性知识的显性化和转移有效进行，除了重视技术桥梁人物的作用之外，企业要建立和完善技术创新的内部环境，不但要通过正式的联系网络来获得外部知识，而且要鼓励职员（尤其是R&D部门的研究开发人员）与外部信息源之间建立非正式的联系网络，通过他们之间的直接接触和个人间的互动，以获得对技术创新至关重要的隐性知识。 作者简介：张方华（1966-），江苏常州人，，浙江大学科技与社会发展研究所讲师、 管理学博士生，主要研究方向为技术创新、科技管理和技术哲学； 陈劲（1968-），浙江衢州人，浙江大学管理学院教授、博士生导师，主要研究方向为技术创新、科技管理。 |
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