将掌握双手灵巧性视为一种生态系统能力

《Journal of Business Research》：Learning ambidexterity as ecosystem capability

本研究提出组织双元性学习框架，揭示企业在本地、近端和远端生态系统通过知识转换机制（社会化、外部化、组合、内部化）实现递归式非平衡学习的动态过程，强调认知、关系和知识距离对双元性学习路径的调节作用。

　　

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

1. 组织日益面临着在利用现有知识的同时适应尚未发现的事物的挑战。尽管长期以来人们一直在研究组织的双能性（ambidexterity），但现有研究对组织如何在不同的生态系统中共享这种双能性的理解仍然有限。
2. 本文提出了一个多阶段的概念框架，将学习双能性视为一种生态系统能力。我们将其理论化为一种分布式能力，通过这种能力，组织可以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利用和创造知识。在本地生态系统中进行累积性学习，可以通过内化和组合实现渐进式的利用；在邻近生态系统中进行重组性学习，可以通过跨边界的外化和组合来探索已知的替代方案；在远程生态系统中进行生成性学习，可以通过社会化和外化来探索未知的替代方案。
3. 本研究通过将双能性重新定义为在多样化知识环境中演变的递归、非线性学习阶段，为组织学习理论做出了贡献。

引言

1. 随着组织在协调当前和未来活动时面临日益增加的复杂性，它们需要学会如何优化现有知识并适应未知情况。在利用新知识的同时利用现有知识的重要性，使得“组织双能性”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，双能性是通过结构分离、时间顺序、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管理利用与探索之间的张力（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）。
2. 越来越多的研究关注组织在学习双能性方面的表现，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，后续研究还越来越多地探讨了与知识相关的资产和共享维度作为塑造双能性及其创新和绩效结果的关键前置因素（Ali等人，2022年；Asiaei等人，2023年；Dzenopoljac等人，2024年；Lin等人，2016年）。
3. 尽管取得了这些进展，但研究主要集中在组织层面的前置因素和结果上，而对组织在内部和外部分布式知识环境中如何调动、转化和传播知识的过程关注较少。
4. 组织越来越多地在不同类型的生态系统中运作，这些生态系统在接近程度和知识领域上存在差异。有些生态系统涉及紧密耦合和熟悉的关系，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熟悉度、认知和认知距离的生态系统中具备双能性。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能性的过程。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。
5. 我们借鉴了SECI模型（Nonaka等人，2000年）作为理解隐性知识（个人化的、基于经验的、难以形式化的）与显性知识（通过系统语言编码和传播的）之间转换过程的基础框架（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）的过程。基于SECI的理论也从组织内部的知识使用和创造模型发展为一个解释数字、跨组织和人工智能增强环境中的创新和绩效的“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）。
6. 与以往在组织层面概念化学习双能性的研究不同，我们从生态系统层面出发，关注学习如何在相互依存的参与者和分布式知识环境中展开。我们提出了这样一个研究问题：组织如何通过基于接近度的生态系统中的知识转换机制来学习具备双能性？我们构建了一个概念框架，该框架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），认为学习双能性不是一个静态平衡，而是由每个生态系统的认知、关系和认知特征所决定的阶段性过程。
7. 通过将学习双能性定义为一种生态系统能力，我们解决了这一知识局限性，即组织如何选择并参与邻近的生态系统，在利用和探索的学习阶段中利用和创造知识。我们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。每个生态系统代表一种不同的接近结构：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，组织在其中进行组合学习以探索已知的替代方案；远程生态系统涉及较高的认知、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参考框架的未知替代方案。
8. 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，它将学习双能性重新概念化为一种生态系统能力，将分析重点从组织内部平衡转移到组织如何在分布式和相互依赖的知识环境中学习双能性；其次，它确定了内化、组合、外化和社会化等知识转换机制，这些机制是隐性和显性知识在邻近生态系统中被使用和创造的基础；第三，它展示了通过递归和非线性学习阶段实现渐进式利用和已知/未知探索的过程，组织可以随着时间的推移重新审视或组合这些阶段。通过这种方式，该研究提出了一个多阶段的概念框架，解释了双能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

1. 组织双能性：利用与探索

2. 组织双能性是指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、执行和效率提升，而探索涉及搜索、变异、风险承担、实验等。

概念框架

1. 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），将学习双能性重新定位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存组织中递归实施。
1. 本研究超越了利用与探索之间的抽象平衡，转向对基于接近度的生态系统中的“选择”过程的理解。

讨论

1. 本研究将“生态系统学习双能性”作为一种生态系统能力提出，而不是作为一种组织设计或情境选择。虽然以往的双能性研究主要集中在组织机制上，如结构分离、时间顺序或情境整合，但我们的发现将注意力转向了学习双能性如何通过基于接近度的生态系统中的知识转换机制来展开。

理论贡献

1. 本研究通过开发一个概念框架，将学习双能性定义为一种生态系统能力，为组织学习理论（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）做出了贡献。我们定义学习双能性为一种分布式能力，通过这种能力，组织可以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利用和创造知识，这一过程受到认知、关系和认知距离的影响。

实践和管理意义

1. 本节提供了一个实用工具包，帮助管理者：(i) 诊断他们当前的生态系统学习状况（诊断指导），(ii) 相应地选择合作伙伴和合作模式（行动映射），(iii) 识别何时过渡到下一个学习逻辑的信号（过渡信号），以及 (iv) 随时间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）。

局限性与未来研究

1. 这项概念性研究提供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学习双能性。然而，它存在一些局限性，这为未来的研究指明了重要方向。

结论

1. 本研究提出了一个概念框架，将学习双能性重新定位为一种生态系统能力，以便在基于接近度的生态系统中递归地对齐学习逻辑。通过这种分布式学习能力，组织可以选择性地参与本地、邻近和远程生态系统，在不同的认知、关系和认知距离条件下利用和创造知识。

AI辅助技术的声明

1. 在准备这项工作时，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，作者彻底审查并编辑了内容，并对发表文章的内容负全责。

CRediT作者贡献声明

Oumaima Ait Hammou：撰写——审稿与编辑、撰写——初稿、方法论、数据整理、概念化。 Bisan Abdulkader：撰写——审稿与编辑、验证、监督、正式分析。

利益冲突声明

1. 作者声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。

致谢

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能性和知识管理，探讨知识转换机制、治理结构和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UM6P内部的生态系统倡议。