人力资源管理的数字化可能性：何时才是合理且有效的？

《Journal of Business Research》：HRM digitalization affordance: When legitimate and effective?

本文提出组织生态系统双元学习能力框架，基于SECI模型和邻近性理论，揭示本地、近端、远端生态系统通过知识转化机制实现递归和非线性学习阶段，为动态管理知识创造提供理论支持。

　　

Oumaima Ait-Hammou|Bisan Abdulkader

摩洛哥拉巴特穆罕默德六世理工学院非洲商学院

摘要

组织日益面临这样一个挑战：既要从已有的知识中学习，又要适应尚未发现的事物。尽管组织的双重能力（ambidexterity）长期以来一直是研究焦点，但现有研究对于组织如何在不同的生态系统中发展这种能力仍缺乏深入理解。

本文提出了一个多阶段的概念框架，将学习双重能力视为一种生态系统能力。我们认为，学习双重能力是一种分布式能力，组织通过这种能力选择性地与邻近的生态系统互动，在利用和探索的学习阶段中运用和创造知识。在本地生态系统中进行累积性学习有助于通过内化和组合实现渐进式的利用；在邻近生态系统中通过跨界外化和组合来探索已知的替代方案；而在远程生态系统中则通过社会化和外化来探索未知的替代方案。

本研究通过将双重能力重新定义为在多样化知识环境中演变的递归、非线性学习过程，为组织学习理论做出了贡献。

引言

随着组织在协调当前和未来活动方面面临越来越复杂的挑战，它们需要不断学习如何优化现有知识并适应未知领域。在利用新知识的同时充分利用现有知识的重要性使得“组织双重能力”成为组织学习和创新管理研究的基础（Gong等人，1991年；Tushman和O’Reilly，1996年）。通常，双重能力是通过结构分离、时间序列、情境整合或基于网络的安排来概念化的，这些方法有助于企业平衡利用和探索之间的关系（Birkinshaw和Gibson，2004年；Birkinshaw等人，2016年；Lavie等人，2010年；O’Reilly和Tushman，2013年；Payán-Sánchez等人，2022年；Simsek等人，2009年；Strobl等人，2025年）。

越来越多的研究关注组织在学习双重能力方面的表现，即同时参与利用性和探索性学习活动及其对创新结果的影响（Wei等人，2014年；Tian等人，2021年）。此外，后续研究还探讨了与知识相关的资产和共享维度作为塑造双重能力及其创新和绩效结果的关键前因（Ali等人，2022年；Asiaei等人，2023年；Dzenopoljac等人，2024年；Lin等人，2016年）。

尽管取得了这些进展，但现有研究主要集中在组织层面的前因和结果上，对于组织在与内部和外部分布式知识环境互动过程中如何调动、转化和传播知识的相关机制关注较少。

组织越来越多地在不同性质的生态系统中运作，这些生态系统在接近程度和知识领域上存在差异。有些生态系统关系紧密且熟悉，而另一些则跨越了制度、认知或行业界限（Autio和Thomas，2022年；Clarysse等人，2014年；Daymond等人，2022年；Rosenkopf和Nerkar，2001年）。在这种情况下，需要理解组织如何在具有不同关系亲密度、认知和认知距离的生态系统中发展双重能力。现有理论很少解释基于接近度的生态系统如何配置学习双重能力的过程。因此，我们探讨了基于接近度的生态系统如何影响隐性知识和显性知识的选择、使用和创造。

我们以SECI模型（Nonaka等人，2000年）为基础，该模型用于理解隐性知识（个人化的、基于经验的、难以形式化的）与显性知识（可编码并通过系统语言传播的）之间的转化过程（Nonaka和Takeuchi，1995年；Nonaka等人，2000年）。在此基础上，我们将组织知识创造概念化为一个动态循环，包括社会化（隐性-隐性）、外化（隐性-显性）、组合（显性-显性）和内化（显性-隐性）三个阶段。基于SECI的理论也从组织内部的知识使用和创造模型发展到解释数字、跨组织和人工智能增强背景下的创新和绩效的“元”框架（Anshari和Hamdan，2022年；B?hm和Durst，2025年；Li等人，2018年；Zhang等人，2025年；Zhang和Huang，2020年）。

与以往在组织层面概念化双重能力的研究不同，我们从生态系统层面出发，探讨学习如何在相互依赖的参与者和分布式知识环境中展开。我们提出这样一个研究问题：组织如何通过基于接近度的生态系统中的知识转化机制来发展双重能力？我们借鉴了组织学习理论（Levinthal和March，1993年；March，1991年）、接近度和搜索理论（Rosenkopf和Nerkar，2001年）以及知识SECI创造理论（Nonaka和Takeuchi，1995年；Nonaka等人，2000年），认为双重能力不是静态平衡，而是受每个生态系统的认知、关系和认知特征影响的阶段性过程。

通过将双重能力定义为一种生态系统能力——即“组织选择与邻近生态系统互动，在利用和探索的学习阶段中运用和创造知识的分布式能力”——我们的研究克服了这一知识局限。我们不是将双重能力视为企业在内部维持的平衡状态，而是将其视为一个多阶段的学习过程，这一过程通过参与本地、邻近和远程生态系统来实现。每个生态系统代表了不同的接近结构：本地生态系统指的是内部或紧密耦合的环境，如子公司或长期供应商，组织在其中进行渐进式利用的累积学习；邻近生态系统涉及半正式或行业对齐的外部参与者，如研究中介或创新中心，组织在此进行组合学习以探索已知替代方案；而远程生态系统则具有较高的认知、关系和认知距离，如跨行业联盟或全球研发联盟，组织在其中进行生成性学习以探索超出现有认知框架的未知替代方案。

本研究通过将学习过程与基于接近度的生态系统结构联系起来，为组织学习、知识管理和接近度研究做出了贡献。具体而言，它有三个理论贡献：首先，它将双重能力重新定义为一种生态系统能力，将分析重点从组织内部的平衡转移到组织如何在分布式和相互依赖的知识环境中发展双重能力；其次，它确定了内化、组合、外化和社会化等知识转化机制，这些机制是隐性知识和显性知识在邻近生态系统中被使用和创造的基础；第三，它展示了组织如何通过递归和非线性学习阶段实现渐进式利用和已知/未知的探索，并说明这些阶段可以随时间被重新审视或组合。通过这种方式，本研究提出了一个多阶段的概念框架，解释了双重能力学习如何在不断变化的生态系统环境中展开和持续。

章节摘录

组织双重能力：利用与探索

组织双重能力，即同时追求利用和探索的能力，已成为组织学习和创新管理中的一个基础概念（Andriopoulos和Lewis，2009年；Gong等人，2021年；Levinthal和March，1993年；Tushman和O’Reilly，1996年）。利用涉及对现有能力的精细化、选择、实施、执行和高效运用，而探索则涉及搜索、变异、风险承担和实验。

概念框架

基于组织学习、知识管理和搜索接近度的文献，我们采用创造性综合方法（Heinonen和Gruen，2024年；Jaakkola，2020年；Meredith，1993年），将学习双重能力重新定义为一种分布式生态系统能力，并在基于接近度的生态系统中的相互依赖组织之间递归地体现。

本研究超越了利用和探索的抽象平衡概念，转向对知识转化机制在生态系统中的具体应用的理解。

讨论

本研究将“生态系统学习双重能力”视为一种生态系统能力，而非组织设计或情境选择。虽然以往的双重能力研究主要关注组织机制（如结构分离、时间序列或情境整合），但我们的发现将关注点转向了知识转化机制在基于接近度的生态系统中的具体应用。

与近期研究一致

理论贡献

本研究通过提出一种概念框架，将学习双重能力定义为一种生态系统能力，为组织学习、知识管理和生态系统研究做出了贡献。我们定义学习双重能力为一种分布式能力，组织通过这种能力选择性地与邻近生态系统互动，在利用和探索的递归学习阶段中运用和创造知识，这一过程受到认知、关系和认知距离的影响。

实践和管理启示

本节提供了一套实用工具，帮助管理者：（i）诊断当前在生态系统中的学习位置（诊断指导），（ii）据此选择合作伙伴和合作模式（行动规划），（iii）识别何时转换到下一个学习逻辑的信号（转换信号），（iv）随着时间的推移管理以效率为导向的利用与以开放为导向的探索之间的张力（管理长期张力）。该框架对双重能力进行了概念化。

局限性与未来研究方向

本研究提出了一个多阶段的学习框架，用于理解组织如何在基于接近度的生态系统中进行双重能力学习。然而，它存在一些局限性，这些局限性指出了未来研究的重要方向。

首先，虽然该框架明确了本地、邻近和远程生态系统中的三个不同学习阶段，但它并未实证说明组织如何随时间在这些生态系统之间转换。未来的研究可以探讨这一点。

结论

本研究提出了一个概念框架，将学习双重能力重新定义为一种生态系统能力，使学习逻辑在基于接近度的生态系统之间递归地对齐。通过发展这种分布式学习能力，组织可以选择性地与本地、邻近和远程生态系统互动，在不同的认知、关系和认知距离条件下运用和创造知识。

基于组织学习、知识管理和搜索接近度的理论

人工智能辅助技术的声明

在准备本论文的过程中，作者使用了ChatGPT（OpenAI）进行语言编辑和部分内容的结构优化。概念开发、理论论证、框架设计和学术定位均由作者完成。使用该工具后，作者对内容进行了彻底审查和编辑，并对发表文章的内容负全责。

作者贡献声明

Oumaima Ait Hammou：撰写——审阅与编辑、初稿撰写、方法论设计、数据整理、概念化。Bisan Abdulkader：撰写——审阅与编辑、验证、监督、形式分析。

利益冲突声明

作者声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文的研究结果。

致谢

无。

资助

本研究未获得任何公共、商业或非营利机构的特定资助。

伦理批准与知情同意

本文未涉及人类参与者，因此不需要知情同意。

Oumaima Ait Hammou是摩洛哥穆罕默德六世理工学院非洲商学院的战略管理博士研究员。她的研究重点是组织双重能力和知识管理，探讨知识转化机制、治理结构以及知识整合路径如何影响企业及其生态系统的学习和创新。除了学术研究外，她还参与了该校的生态系统相关项目。