組織知識吸納活動

個人為解決問題所發展的技巧和技術活動中，極大部份的內容無法透過程式符碼明 確表達，甚至是執行者本身也無法將完成目標的過程解析編譯為可供他人照章辦理的規 則與慣例。儘管人類文明持續發展，深晦難解的隱性知識仍是科技活動的核心內容，無

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法以常規析解的技術系統傳佈困難，往往只能以師徒制方式親身教授（Polanyi, 1958）。

組織的技術能力中，內含成員自實作練習中累積的經驗與熟練度，無法以符碼、程式或 協定語言表達的操作常規與決策程序的隱性知識；隱性知識涉及的行為過程難以重建或 還原，因果模糊性導致學習困難度提高。當行動與成果之間的因果關係難以分辨且影響 程度難以衡量，內化於過程與情境中的相關知識便無法明確傳達，即使重複或模倣原先 行為皆難確保獲得相同結果，自然提高競爭者的模倣障礙。組織的競爭力優勢若是建立 在具備移轉困難的獨特性知識和技能基礎上，跟隨者將難以追上雙方的技術差距

（Lippman & Rumelt,1982；Porter, 1985）。

造成學習關係因果模糊性另一項重要原因是學習項目的技術複雜度。技術複雜度取 決於組織擁有的技術種類、常規模式、應用資源、成員知識領域等資產數量，各項資產 元素的差異程度，兼及各項資產之間交互影響的相關程度。Kulwant（1995）將技術複 雜度定義為：高度相關、交互影響密切的元配件，以階層性架構組合之整體應用系統。

裝配元組件以執行子系統功能，統合子系統以執行整體系統運作。系統功能發揮以整體 運作時為最大，拆解元組件或子系統將大幅降低整體系統功能性。因為高複雜度的科技 技術，系統內部乃如網絡般相依互動，即便最小元件出錯，經統合運轉的製程，導致功 能錯誤的損害卻是倍數級的乘數效果。產品包含的元配件愈多樣，製程所需相關知識背 景愈廣泛，所需技術人力愈多或專精技術能力愈高，則技術複雜度愈高。產品的核心技 術愈複雜，必要整合的技術系統愈多，涉及的知識深度與廣度若僅依賴少數專業人力恐 難深研探鑽；組織的技術資產因散佈於人員和各部門間，資訊傳遞更形困難，相對於設 下阻擋技術資訊外流的防護規範，複雜度類似組織內生的保護罩，提高競爭者摹仿或學 習的困難度（Reed & DeFillippi, 1990；Simonin, 1999）。

von Hippel（1994）說明資訊黏著性（information stickiness）受到資訊本身複雜 性、明確性、隱晦性以及資訊提供者與需求者雙方特性及選擇能力的影響，譬如需求者 缺乏獲取知識所需工具或先前資訊，或提供者提高資訊使用代價，或資訊內容無法以明 確符碼敘述載明。換言之，需求者的既有技術經驗、知識背景、資訊內容與新知識領域 相關的程度，對其吸納能力高低有所影響；先前經驗愈豐富，對新知識熟悉度愈高，吸

納能力愈強，受制於資訊黏著性與資訊模糊性導致的知識移轉困難度愈低。

市場激烈競爭，科技變化發展，資訊模糊，皆使組織所處產業環境富含不確定性。

組織是一個開放與外部環境互動的社會化系統，外部環境中各種現況成因與潛在變因皆 對組織決策過程有所影響，為培養在快速多變環境中的適應與求生之道，組織必須持續 有效學習並發展幫助篩選所獲資訊，用以判斷事件趨勢、徵尋產業夥伴、研究競爭對手、

決定市場進退、因應顧客需求變化的資訊處理機制（Daft & Weick, 1984; Popper &

Lipshitz, 1998）。

Colarelli & Montei（1996）研究組織內部特性對教育訓練功效的影響。研究發現教 育訓練對克服技術複雜度的挑戰，功效最大。兩位研究者定義科技複雜度為：操作和應 用技術以生產預期目標所需的分析性能力。研究者主張：複雜度愈高的科技，牽涉愈多 演算、符碼、邏輯性程序，且需要愈高深的技術相輔；而要發展精密技術，則有賴教育 訓練。

Ellis & Shpielberg（1998）邀請美國 1997 位產品經理填答「感知到環境/科技不確 定性」（Perceived environmental/technological uncertainty）與「組織學習機制使用密 集度」（Intensity of using organizational learning mechanisms）兩份量測問卷，其中 988 位為電腦電子、資訊工程與生物科技產業產品經理人，1009 位為重工業、教育訓 練、公共服務、生態環境與建築業產品經理，學習機制分為五大項：正式學習過程、資 訊傳佈、訓練、資訊蒐集、資訊儲存與修正。經實際回收 395 份問卷歸納發現，當經理 人愈密集使用組織學習機制，其感受到的不確定感愈低；且當組織所在為客觀衡量之高 度不確定環境，此特性尤為明顯。其另一重要發現是，若其他資訊處理機制未輔以作用，

未經充分理解的過量資訊無效於決策制定，獨重「資訊蒐集」將徒增不確定感。

Simonin（1999）以 1000 家年營業額美金五千萬元以上，員工人數超過 500 人的 中大型科技企業為樣本，探討知識的因果模糊性對策略聯盟夥伴知識移轉過程中產生的 影響。研究者以組織投入於聯盟關係中資訊搜尋、分享與散佈活動的實體設備、財務成 本、後勤資源與人員數量，評量組織的學習能力；研究發現學習能力較高的組織，愈能 克服學習過程中因技術複雜、聯盟經驗不足造成的因果關係模糊性。

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Argyris & Schon（1978）說明組織學習發生於成員個體能力與創見內化為組織應 用理論或全體共享認知觀念的過程。Daft & Weick（1984）指出相對於個人透過神經元 傳導訊息，組織則是以高階經理人團隊經由分享與討論形成漸趨一致的共識為資訊解譯 系統。據此討論組織學習乃一循環過程：(1)蒐集資訊；組織透過正式管道或成員聯繫網 絡，收集外界訊息。(2)解譯資訊；經由密集分享討論，經理人團隊解讀資訊涵義，建構 共識及決策觀念的過程。當資訊愈模糊，為獲得共同結論，反覆協商等資訊處理活動將 愈密集。(3)付諸行動。

Argyris（1999）說明組織本身無法進行學習活動，須由具有行為能力的個人為其 代理；個人學習與組織學習的最大差異是前者可能止於認知面的訂正，但組織乃因一群 人為共同達成預定結果而存在，必須成員實際將學習心得投付解決問題的行動，組織學 習才算發生。Duncan & Weiss（1979）定義組織學習是發展關於組織與環境之間行動 因果關係知識的過程。Daft & Weick（1984）以資訊蒐集-解譯-採取行動三步驟說明組 織亦如同個人，具備資訊解譯系統。研究者以策略制定與決策模式說明組織學習成果；

並指出組織以行動後果獲得的反饋訊息，為下階段學習提供資訊來源，如此循環不斷發 展學習過程。

承繼 Cohen & Levinthal（1990）指出投資研發活動有助於組織培養吸納能力，且 當組織處在較困難的學習環境中，邊際效果增加尤為明顯；Lane & Lubatkin（1998）

續於研究組織間學習效果的實驗中，加入知識處理機制此一變數的影響。引用先前研究 者發現：組織愈重視研發人員發表正式研究成果，公司新產品研製成功比率愈高；Lane

& Lubatkin（1998）試以相似的薪資報償制度為衡量組織間擁有類似知識處理機制的因 素之一。其次，因為組織結構代表組織角色歷史樣態的解碼呈現，儲存了組織因應環境 變化累藏的知識，且組織的階層化與集權度對任務分派、責任分攤、授權與決策過程、

內部溝通程序及解決問採取的行為皆有影響，故再以「組織階層化」與「集權程度」為 衡量組織間擁有類似知識處理機制的另二因素。研究發現，具備類似知識處理機制對組 織間學習效果的正向影響，其重要性勝過以研發活動投資所衡量之吸納能力。

Zahre & George（2002）回顧過去學者對知識吸納能力的研究，將組織的吸納能 力重新定義為：內化於組織常規與作業程序中，對組織既有經驗與所獲知識進行分析，

驅動組織策略性的改變，以創造及維持組織競爭力優勢的動態能力。Zahre & George 區分組織的吸納能力為潛在吸納能力（potential absorptive capacity）與實質吸納能力

（realized absorptive capacity）。潛在吸納能力包含知識獲取（acquisition）與知識吸 收（assimilation）的能力；知識獲取指的是辨認與求取外在環境有關組織營運相關知識 的能力，組織內含括愈多不同領域的專業人才，愈能成功引進不同知識資源的資訊。知 識吸收指的是能應用組織常規與作業程序於分析、處理、轉譯及理解所吸收到的外界資 訊的機制。知識吸收的能力，一方面幫助組織對知識的吸收，一方面吸收後的知識也強 化組織分析及內化外在知識的能力。實質吸納能力則包含知識轉換（transformation）

及知識利用（exploitation）的能力；知識轉換指的是發展與精鍊作業常規以結合既有知 識與新獲取、新吸收知識的能力，也就是組織能識別並結合兩組相異的資訊系統，發展 出新的應用模式的能力。知識利用則是指就已有的作業常規為基礎，修正或擴大原有能 力的應用及影響範圍，或在營運活動中合併已獲取、已轉換的知識而創造新的知識。

學習組織能否正確無誤地理解合作對象的知識與技能，是影響組織間學習成效的首 要因素。資料獲取如同鑽採原油或開礦挖煤等探集原料的作業，未經提煉的原始礦產無 法轉化為提供動力的適當能源；未經求證、比較、汰選、分類、擇宜適用的資訊內容，

對擁有者而言徒增流量負擔，知識價值無法彰顯並被應用。本研究也將探討合作關係中

對擁有者而言徒增流量負擔，知識價值無法彰顯並被應用。本研究也將探討合作關係中