论文关键词：高校智力资本,网络属性,识别

 高校的价值取决于其拥有的智力资本，对智力资本实施有效的管理，是形成大学核心竞争力，取得竞争优势的关键。随着知识经济的到来，作为第三资源的智力资本，在大学组织竞争中的作用更加突显。同物质资本相比，大学中智力资本已处于大学运作发展管理的核心，如何加速大学智力资本的集聚，选择有效的智力资本管理模式，实现智力资本使用价值最大化，着力培育大学组织的核心竞争力，是大学获取竞争优势，实现发展战略的关键。然而，在具体的智力资本开发与管理过程中，高校遇到了一个无法规避的问题——高校到底拥有哪些智力资本?哪些智力资本要素对高校发展起关键作用?需要加强哪些关键智力资本的积聚、投资和管理?现有理论不能为识别高校关键智力资本提供一套科学、准确的方法。本文针对高校智力资本的动态性和网络属性及其要素之间的相互依存关系，提出运用社会网络分析法(SNA)研究企业智力资本各要素之间的相互关系，从而识别高校关键智力资本。

    一、理论回顾

    1.高校智力资本识别理论综述

智力资本是一种与价值和无形性相联系的资源，20世纪90年代，美国学者斯图尔特首次系统地界定智力资本内涵及内容，认为智力资本是指组织作为竞争优势主要来源的知识总和，提出组织智力资本价值是由组织的人力资本、结构资本和关系资本三部分组成。在智力资本的众多研究中，多数学者将智力资本界定为能被转化为价值和智力资产的流程和技能，具有连续性、附着性的和难以替代性等特征。

    高校智力资本是指被高校所拥有的能够为高校创造价值且能够控制的智力资源。高校具有的教育、科研和服务社会等职能，高校智力资本的本质应是能够有助于这些职能的实现。目前，对高校智力资本研究并不多，在探讨高校智力资本识别方法时，较多地从定性研究的角度来分析智力资本是什么、由哪些要素构成。罗鄂湘，钱省三认为高校智力资本由人力资本、科技资本、组织资本、外部资本四要素组成。樊华、陶学禹的高校智力资本模型包含了人力资本、组织资本、社会基础资本。总结以往研究成果，可以得出普遍被人们接受的智力资本分类模型，即智力资本由人力资本、结构资本和关系资本（或利益相关者）三要素构成，高校智力资本作为智力资本的重要分支，亦可采用这一公认的模型。其中，高校人力资本反映高校组织团队和成员的竞争力，结构资本与高校的流程竞争力和科研教学活动有关，关系资本则与高校生源及高校与社会各界利益相关者的关系层面的竞争力相关。

    高校智力资本研究可以从两个不同视角进行：一方面，智力资本可以被理解为一种静态的资产。当前，多数研究者将智力资本定义为无形资产，这样，智力资本就能相对比较容易被识别和测量。基于这一视角高校智力资本可以代表性地理解为高校拥有的无形资产（如声誉、科研成果、专利），但这一视角仅仅反映了组织当前的无形资产状况，难以揭示智力资本产生暂时或长期价值的潜在能力。另一方面，它可以被理解为一种动态的能力。知识流动和创造是高校智力资本管理的重要内容，加强高校知识员工之间的互动有利于知识创造，高校智力资本的动态性表现在三个方面：

    一是作为价值创造流程的智力资本开发，通过解释高校资源之间的相互关系和相互依赖如何影响高校的绩效、如何结合和协同无形资产去创造价值，来说明无形资产是高校价值增长的重要驱动力；

    二是智力资本管理活动，它说明高校关注的焦点应该放在那些能促使无形资产得以开发、评价和发挥作用的特殊活动上；

    三是变革的能力，即通过持续的学习和创新，培养推进变革和控制变革的能力，从而促进新智力资本的创造。

    同时，高校智力资本还具有网络属性。高校智力资本的网络属性体现在其三要素的整体性和系统性上，从高校智力资本三要素在高校价值创造过程中所处的位置及作用来分析，人力资本处于高校智力资本的核心层，结构资本处于内部层，关系资本处于智力资本的外部层。将人力资本、结构资本和关系资本三者理解为一个系统，人力资本和结构资本属于高校内部网络体系，关系资本则属于高校外部网络体系。

    现有理论对高校智力资本各要素间的关系只是从理论角度分析讨论，缺乏定量的测量，或者仅仅考虑智力资本要素与高校价值之间的因果关系；或者仅仅考虑智力资本各要素两两之间的作用关系，而在考虑该要素是否处于整个要素系统的核心地位方面有所不足，因而，不能识别出令人信服的高校关键智力资本。

    2.社会网络分析理论

    社会网络分析（SNA)是在美国社会心理学家莫雷诺提出的社会测量法基础之上发展起来的，用来研究行为者彼此之间的关系。主要分析行动者之间的关系状况，寻找关系的特征以及发现这些关系对组织的影响，社会网络分析提供了一套诊断、理解和识别组织内人与人之间关系的方法，该方法运用程度中心度、中介中心度和靠近中心度等指标来研究网络中节点的中心性。程度中心性指节点拥有的直接联系数量；中介中心性指失去此节点，节点之间将失去的联系；靠近中心性指节点之间距离的远近程度。社会网络分析通过定量计算得出各个节点的中心性，以此为基础进行分析。

但就程度中心性和靠近中心性而言，程度中心度指标反映的是一个节点对于网络中其它节点的直接影响力，靠近中心性指标则反映的是节点通过网络对其它节点施加影响的能力，因而靠近中心性指标较之程度中心性指标更加能够反映网络全局的结构。

将高校智力资本各要素看作网络节点，将各要素相互之间的关联定义为网络的边，运用定量方法分析高校智力资本系统的动态性，借助社会网络分析的中心性分析方法分析高校智力资本各要素之间的关联状况，从而识别出高校的关键智力资本。

二、高校关键智力资本的社会网络识别体系

高校关键智力资本是高校竞争优势的关键因素，也是高校价值创造的主要驱动力，包含了高校的核心竞争力和高校所拥有的、或要加强的，达到既定战略目标的所有能力。对这些关键智力资本失去控制或忽视，将导致高校核心竞争力的流失、竞争优势弱化。智力资本识别能够加强高校对自身所拥有的各种无形资产在高校价值创造过程中的相互关系的认识、增加人们对高校智力资本的认同和重视。高校应尽力去识别那些与高校战略目标具有重要关联的关键智力资本，从而有效地管理、投资、积聚这些关键智力资本。

1.确定高校战略目标与智力资本的联系

不同类型的大学具有不同的目标，研究型大学以知识创造为己任，智力资本集中于知识发现与创造，注重在一些基础性、前沿性、综合性研究领域，取得重大的突破与创新；致力于培养高素质的研究型人才、精英人才的培养。教学研究型大学承担着教学与科研的双重任务，科学研究是教学工作的有力保障，是提高教师教学水平和培养合格人才的必由之路，教学与科研的互馈作用是教学研究型大学得以生存、发展的保证，教学与科研互动作用的充分发挥是学校发展的关键。教学型大学以培养本、专科生为主，以向受教育者传授技术与培养能力为已任，以培养人的社会适应能力和造就有知识、高素质的社会公民为目的。根据高校战略目标，明确智力资本与高校战略目标之间的联系，主要通过一些研究工作来理清高校所处的阶段和状态，高校下一阶段的发展目标、存在的机遇和挑战以及高校未来的智力资本需求状况。高校既要确定当前的目标，又要关注未来发展的战略目标，要将当前的智力资本开发与高校的战略目标联系起来。

2.确定高校智力资本的构成体系

在高校智力资本构成体系的基础上，从实现高校战略目标这个目的出发，对高校内的人力资本、结构资本和关系资本分别进行识别，列出对高校战略目标实现具有重要作用的一系列的智力资本要素。

（1）高校人力资本：高校是智力资本密集型的组织，拥有丰富的人力资本，分析高校人力资本，要从已经拥有和未来需要两个方面综合考虑，遵循应用中人力资本和具有战略价值双重原则，本文高校人力资本定义为是高校员工和管理者的经验、态度、技能、知识等，高校人力资本是高校智力资本的核心。

（2）高校结构资本：：知识共享是促进知识传播、产生与应用的保证,因而在管理中需要形成知识共享机制,这需要信息技术保障与文化支持,因而认为应评价信息技术普及文化因素,而这部分正是大学的结构资本，高校结构资本包含“软件”和“硬件”两部分，“软件”指高校的组织结构、流程、校园文化等；“硬件”是指高校的论文发表数、知识产权、专利、出版物等。

（3）高校关系资本：高校作为一个非赢利性组织,同时也具有一个典型的关系网，既包括高校与其内部利益相关者的关系，又包括与其外部利益相关者的关系以及与社会的联系和互动。高校的关系资本是指大学的社会认同度、合作伙伴、信誉以及所处的社会制度、经济、文化、宗教等环境。

3.构建高校智力资本要素的关联矩阵

确定了网络中的结点，下一步就是网络中边的确定，也就是网络结点之间的连接。以便将识别出来的高校智力资本要素之间的相互关系进行系统的分析。在社会网络分析中，一般可分为个体网、局域网和整体网。由于高校智力资本具有内部网络和外部网络的属性，因此，对智力资本的分析可采用个体网和整体网两种方法。在对高校智力资本内部网络的分析时将高校智力资本体系视为一个整体网，对每个要素的属性进行比较分析，找出核心要素。分析高校关系资本时，将高校视为个体网，研究高校智力资本系统的整体特点及其与外部利益相关者的关联。采用整体网与个体网相结合的方法可以更全面的分析高校智力资本要素间关系。

结点之间的关系定义完之后，我们要根据关系的定义来进行数据的搜集。社会网络分析方法中对于数据的搜集有很多方法，不同的数据我们要采取不同的数据搜集方法。关联数据的收集可以通过访谈、研讨、文献研读、问卷调查等途径，获得的高校智力资本要素间关联数据后建立网络分析矩阵。高校智力资本要素间关系数据反映的是各要素之间的相互作用关系。是一种“行动者—行动者”数据。矩阵中各行代表智力资本要素，矩阵各列也代表智力资本要素，矩阵中的各个值描述的是要素之间的关系。根据各要素之间的相互影响程度，设计四级关系值：没有关系（0）、弱关系（1）、中等关系（2）和强关系（3）。

在对网络中的结点进行个体属性分析时，我们首先应该选取需要的参数，根据节点参数的属性来判断哪些智力资本元素是高校智力资本的核心要素，那些是边缘要素。在社会网络分析中用于个体网分析的指标有很多，这里仅选取了以下两个有代表性的指标作为高校智力资本网络中个体属性分析的参数。

（1）程度中心度分析

在高校智力资本网络中结点的度属性表示的是在高校智力资本网络体系中，这个结点所代表的智力资本要素与其智力资本要素联系频数，这个数值越大说明这个智力资本要素与其它智力资本要素的关系越密切，反之则是越疏松。因此，借助程度中心性分析可以找到网络中的核心参与者与边缘参与者，程度中心性高的智力资本因素生在高校智力资本体系中处于核心地位，能够有效控制及影响其它智力资本的发展；程度中心性低的因素在高校智力资本体系中处于边缘地位，对其它智力资本影响力微弱。我们可以通过程度中心性来识别高校智力资本体系中要素与其它要素的相互影响程度。

程度中心度方法是通过计算网络中各点的“点入度”和“点出度”来分析该点的中心性。度中心度来测量点的中心性只考虑与该点具有直接连接和连接强度，而没有考虑与该点具有间接联系的连线数。而一个点可能与大量的其它点之间存在联系，因此，程度中心度表示的可能只是局域网络的中心性，我们需要结合中介中心度共同识别高校关键智力资本。

（2）中介中心度分析

结点的中介中介度是指该点与图中所有其它点的捷径距离之和，其表达式为：，式中表示节点I和结点J之间的最短距离。中介中心度通过计算外接近中心性和内接近中介度分析结点之间的相互作用效率，不考虑结点间的相互作用强度。高校智力关键资本因素往往对系统中其它因素有较强的直接影响作用，具有较高的外接近中介中心度；同时，关键因素不易受其它因素的影响，具有较低的内接近中介度。基于社会网络分析视角，高校关键智力资本是一类既具有较高中介中心度同时又具有较高程度中心度的要素。

三、实证研究

以江苏某高校为背景，以高校智力资本为分析对象，应用社会网络分析方法分析智力资本要素之间的相互影响，识别出对其它因素有较强影响而又不易受其它因素影响的关键智力资本要素，为提升高校智力资本管理水平、增强高校核心竞争力做铺垫。

基于高校类型及其战略目标，对该高校的智力资本的构成进行理论分析，得出高校智力资本的构成要素集，采用问卷调查的方式，得出高校智力资本网的邻接矩阵，利用UCINET软件计算出各要素的内外中介度及点出、点入度分别判别要素的中介中心度、程度中心度，综合识别出高校关键智力资本要素。

基于以上分析，我们识别出七个高校关键智力资本要素，分别是：教学科研人员占总数比、硕导及博导人员比率；博士学位教师比率；知识库建设和利用程度；重点学科建设个数；学生对高校教学、对管理满意度；硕士生、博士生占总学生人数比例。高校在评估与开发智力资本时应赋予这些关键因素更多的权重，同时应加强对关键智力资本的开发、投资与管理。

四、结束语

在知识经济时代，高校智力资本管理成为高校的重要研究课题，其目的是发挥高校人力资本的能动作用，组织资本的协调作用以及关系资本的促进作用以增强高校核心竞争力、提升组织价值、实现高校战略目标。在这一管理过程中，高校关键智力资本的识别是必不可少的环节，本文借鉴社会网络分析法以定量的方法为高校智力资本识别做出探讨，研究中尚有许多不足之处，如高校智力资本各要素的相互影响关系的测量、社会网络方法的认识与运用的肤浅等，希望能够起到抛砖引玉的作用，为今后高校智力资本的识别做出铺垫。

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