system: [SYSTEM]

user: 4. 模型仿真与灵敏度分析 采用Vensim PLE软件仿真，设置时间12个月，步长1个月。 4.1. 模型参数与结果 本文仿真的团队中拥有10个成员，个体平均知识存量初始值为5，则团队知识存量初始值为50。团队知识创新率上限设置为30%，团队知识遗失率上限设置为40%。个体平均知识创新率上限设置为20%，个体平均知识遗失率为30%。单位时间内的知识转移量上限为5，知识需求参数为0.8，知识领域跨度为5，成员参与度和成员关系密切度在前6个月迅速增加并且增加速率递增，在后6个月缓慢增加并且增加速率递减，其取值区间为[0， 1]，如图4所示。此外，知识溢价能力在个体平均知识存量小于等于20时为20%；大于20时为50%，激励程度设置为100%。 仿真结果如图5所示。 从图5中可以看出： 1) 团队知识前半段稳定增长，后半段加速增长，而个体知识前半段相对稳定，后半段加速增长； 2) 知识差距具有不断扩大的趋势，在第7个月之后呈现出加速扩大的趋势。 3) 知识的转移量在第6个月达到阈值，但在前半段转移较少。 4) 团队知识存量在末期为1200左右，个体平均知识存量为28左右，团队知识中的个体知识溢价能力惊人，除去由个体构成的28*10 = 280的知识存量外，另有约1200 − 280 = 920的知识存量主要是通过知识溢价产生的。这也从另一方面说明了团队的重要性。 4.2. 敏感度分析 1) 知识领域跨度 固定其他变量，对知识领域跨度赋值如表2所示，其结果如图6。 Table 1 Variable of mode 变量类型 数目 变量名称 状态变量 2 团队知识存量，个体平均知识存量 流率变量 5 团队知识创新量，团队知识遗失量，个体知识创新量，个体知识遗失量，知识转移量 辅助变量 9 团队知识创新率，团队知识遗失率，个体知识创新率，个体知识遗失率， 知识差距，平均知识学习能力，知识场景，成员参与度，成员关系密切度 常量 3 知识需求参数，激励程度，知识领域跨度 表1. 模型变量表 图4. 成员参与度与成员关系密切度图 图5. 仿真结果图 由图6可知，知识领域跨度越大，团队与个体的知识存量都会降低，而随着跨度增大，存量增加的速率也降低。知识转移量到达顶峰的时间也随着领域跨度的增加而滞后。说明成员之间的知识领域差距应适当，太大的知识领域跨度导致学习变得缓慢，使得知识存量大幅下降。 2) 激励程度 固定其他变量，对激励程度赋值如表3所示，其结果如图7。 由图7可知激励程度的增加可以使知识存量得到提升，但提升效果有明显不同。在激励程度在50%以下时，激励程度增加，知识存量的增加大幅提升，在50%以上时增加缓慢。 为了考察上述结论的正确性，将激励划分为小鱼50%和大于50%的两部分，重新设置激励程度分别如表4与表5所示，并进行仿真，得到结果如图8和图9。 图8显示，在低于50%时，当激励程度低于39%时，知识存量随激励程度增加而增加，增加速率递减，同时知识转移量到达峰值的时间越早。反之，知识存量与激励程度为50%近似重合，知识转移量几 Table 2 Assignment of knowledge domain spa 仿真结果 知识领域跨度赋值 Current1 3 Current2 5 Current3 0 Current4 1 表2. 知识领域跨度赋值表 图6. 知识领域跨度敏感度分析图 乎稳定不变。这表明当激励程度位于低激励程度分段时，适当提高激励程度可以大大促进知识的转移，但激励程度到达一定量时，适当提高激励程度有助于尽早达到知识转移的峰值。 图7. 激励程度敏感度分析图 Table 3 Assignment of incentiv 仿真结果 激励程度赋值 Current1 100% Current2 20% Current3 50% Current4 80% 表3. 激励程度赋值表 Table 4 Assignment of incentive (1 仿真结果 激励程度赋值 Current1 10% Current2 20% Current3 39% Current4 40% 表4. 激励程度赋值表(1) 图9显示，当激励程度在[50%， 92%]时，知识存量增长缓慢，但在92%以上时，知识存量逼近激励程度为100%时的激励程度。这表明了当激励程度位于高激励程度分段时，激励的作用相对减弱，但当激励程度再增加到一定量之后，激励对知识的转移影响效果会有质的飞跃。 3) 成员关系密切度 在原有模型基础上，固定其他变量，单独对成员关系密切度进行重新赋值。原有的模型设定成员关系密切度为一个随时间增长的变量，如图10所示。 高校学生团队往往是自发地组织起来，自愿参加与自由退出的，因此，该类型的团队往往不会发生成员关系太差却共同工作很久的情况，一般情况下，成员关系都不错且稳定，或者成员关系较差且不稳定(即团队关系差的成员中途退出)。 原有的模型建立的基础是考虑到团队成立伊始，成员间从互相不认识到慢慢磨合的一个过程。现考虑另外两种情况： ① 成员原本认识且具有良好稳定的关系基础，此种情况下，可认为成员关系密切度为一个较大的常 图8. 激励程度分段分析(1) Table 5 Assignment of incentive (2 仿真结果 激励程度赋值 Current1 70% Current2 80% Current3 92% Current4 93% 表5. 激励程度赋值表(2) 图9. 激励程度分段分析(2) 数，为方便研究，本文取0.8； ② 成员原本不认识，但从不认识到互相熟悉的过程中，密切度是线性增长的，即12个月的仿真期间内，成员间的密切度从0增长到1。 三种情况下的成员关系密切度分布如图11。 几种情况的对比结果如下，表6显示了不同情况下成员关系密切度随时间变化的关系。 如图12所示，密切度的三种分布情况对知识存量的影响并不是很大，但对知识转移量有所影响，具体表现为当密切度为常量时，知识转移开始的最早，次之的是线性增长模式，最后是原始模型的模式。但无论知识转移开始的早晚，知识转移量到达峰值的时间都相同。这说明了不同分布的密切度只对知识开始转移的时间产生影响，对其到达最大转移量的时间并没有影响。这也表明了在高校团队中，成员之间的关系发展路径对知识的总量影响并不大，只是对知识转移的时间有所影响。 为了进一步了解不同常量密切度对模型的影响，再次对密切度进行重新赋值为常量如表7所示，其结果如图13。 图13的呈现表明了当成员关系密切度处于较差的状态时，密切度的提升对知识存量和知识转移量到达峰值的时间都有较大影响，但当密切度稍微增加一点之后，密切度的影响迅速减弱，甚至对转移量到达峰值的时间也几乎不具有影响。一般而言，高校团队的关系是不会太差的，出现关系较差的情况时，往往会有人离开团队使得团队关系达到新的稳态，这里设置的0.3作为一个参考值，在现实中很难出现。但同时这种结果也说明了成员间的关系密切到一定程度之后，对知识的影响就不再显著。 4) 成员参与度 由于成员参与度与成员关系密切度在系统中所扮演的角色相似，因此，可认为这两个因素对知识转 图10. 成员关系密切度分布图 图11. 成员关系密切度分布图 Table 6 Assignment of membership affinit 仿真结果 成员关系密切度 Current1 原始模型 Current2 常量，0.8 Current3 线性增长 表6. 成员关系密切度赋值表 移的影响效果一致，本文不再做讨论，其结论可参考密切度的结论。 5) 知识需求 在原有模型基础上，固定其他变量，只对知识需求参数进行调整如表8所示，其结果如图14。 通过结果图14可知，知识需求参数对团队知识存量的影响几乎呈线性分布，但对成员个体的影响则不同，具体表现为随知识需求的增大，个体知识存量的增加呈现出递减的趋势。知识需求参数对知识转移的开始时间没有影响，只对知识转移达到峰值的时间有显著影响，具体表现为峰值出现的时间随需求参数增大而提前，但也表现出了提前程度减弱的特征。结果说明在高校团队成员的需求参数较低时，对成员个体而言，需求的增大有助于个体知识存量的大大提升。同样地，需求参数较低时，其微小的提升有助于大大提前知识转移量到达峰值的时间。 图12. 成员关系密切度敏感度分析 图13. 成员关系密切度为常量的对比结果 Table 7 Assignment of membership affinit 仿真结果 成员关系密切度 Current1 常量，0.3 Current2 常量，0.5 Current3 常量，0.7 Current4 常量，0.9 表7. 成员关系密切度赋值表 Table 8 Assignment of knowledge deman 仿真结果 知识需求参数 Current1 常量，0.1 Current2 常量，0.3 Current3 常量，0.5 Current4 常量，0.8 表8. 知识需求赋值表 图14. 知识需求参数敏感度分析 4.3. 建议 通过以上分析可知，高校团队知识领域跨度不宜过大，这意味着成员尽可能来自相关或相似专业。在对团队进行激励是需要酌情考虑激励程度的设置，激励太低容易导致团队热情不足，而激励过高会导致无效激励的发生。团队成员间的关系只要能维持在一个较高的水平，团队和个体的知识发展就能有所保证，如果为了更早接触到新知识，那么成员之间应该尽可能早地建立起相对较稳定的良好的关系。最后，为了更早地掌握到新知识，学习到更多的知识，需要寻找办法，提高团队成员的知识需求程度。