第三节 人力资本集聚中的知识共享机制实证分析

一、描述性统计分析

变量测量项目的最大值、最小值、平均值、标准差等描述性统计量，见表3-5。

描述性统计结果显示，积极的人才人格特质相关题项的打分较高，表明人力资本集聚中人才的性格乐观积极；知识共享个人绩效、共享绩效相关题项的分值较高，表明人力资本集聚中的知识共享有较高的个人绩效与共享绩效。

二、信度与效度分析

1．信度分析

为了证实调查问卷的各个题目具有稳定性与可靠性，需要对收集到的问卷数据进行信度检验。信度检验的方法较多，本研究应用SPSS19.0软件计算出题项的Cronbach'sα系数对样本进行信度分析，分析结果见表3-6。

根据表3-6，知识共享客体的Cronbach'sα系数相对较低，仅为0.545；人际关系的Cronbach'sα系数为0.502，其余因子的Cronbach'sα系数均高于0.5。系数较低原因可能是被访者对问卷语句的理解存在偏差。根据相关学者的研究，Cronbach'sα系数大于0.5，其信度可以接受，因此本书的调查问卷通过了信度检验。

2．效度分析

在内容效度方面，本研究所设计的调查问卷以众多学者相关研究量表为参考，并由指导教授等专家指导修正，经过与受访者直接沟通，将问卷中题意模糊的情形进行了最后的修改，以内容效度为标准，本问卷的信度水平较高。除此之外，在结构效度方面，本书通过计算出因子载荷系数以及标准误，进行显著性分析，进而验证问卷的结构效度。见表3-7。

根据表3-7，题项JZ4的因子载荷系数小于0.5，即人才积极的人格特质中第四个题项没有通过效度检验，应予以剔除。剔除后积极的人格特质的Cronbach's α系数由0.637上升至0.652，剔除该题项后不会降低问卷整体的信度与效度。

三、实证结果分析

1．整体模型的检验

本研究首先借助AMOS21软件计算出结构方程整体模型各项指标的拟合值，进而分析其拟合度，拟合结果见3-8。表3-8中明确了各项指标的标准参考范围，通过对照发现，本研究所构建的结构方程模型各项拟合指标均在参考值范围内，表明本研究所构建的结构方程模型拟合度较高。

2．测量模型和结构模型拟合度检验

依据前文的分析，本研究的调查问卷通过了信度、效度分析；所构建的结构方程模型整体拟合指标均在标准范围之内。因此，本研究的测量模型具有较高的拟合度，可以进一步对结构模型进行检验，进而证实或证伪本研究的研究假设。表3-9为结构模型检验结果。

结构路径能体现出研究假设中自变量与因变量的关系；而路径系数将自变量与因变量间的关系进行了数据化处理，使得二者的关系程度更加明确；显著性概率即是对路径系数的可信度进行衡量。因此，由表3-9可知，在知识共享主体因素中，人才积极的人格特质对知识共享绩效具有显著的正向影响（路径系数0.626, C.R值3.162）；人才积极的人格特质对知识共享个人绩效有显著的正向影响（路径系数0.494, C.R值3.295）；人才的知识共享意愿对知识共享绩效具有显著的正向影响（路径系数0.425, C.R值2.824）；人才的知识共享能力对知识共享绩效具有显著的正向影响（路径系数0.372, C.R值2.221）。即H1、H2、H3、H4通过验证。

在知识共享客体因素中，知识的复杂性、知识的可表达性、知识的经济价值与知识共享绩效之间均无显著相关关系，因此H5、H6、H7没有通过结构模型检验。只有知识间的关联性对知识共享绩效具有显著正向的影响（路径系数0.495, C.R值2.956）, H8得以验证。

在知识共享渠道因素中，基础设施的建设对知识共享绩效存在显著的正向影响（路径系数0.533, C.R值3.462）；技术手段的运用对知识共享绩效存在显著的正向影响（路径系数0.478, C.R值3.286）, H9、H10得以验证。

在知识共享情境因素中，参与式领导风格对知识共享绩效有显著的正向影响（路径系数0.363, C.R值2.193）；激励手段对知识共享绩效有显著的正向影响（路径系数0.554, C.R值3.285）；人际关系对知识共享绩效有显著的正向影响（路径系数0.565, C.R值3.645）；组织文化环境对知识共享绩效有显著的正向影响（路径系数0.612, C.R值3.763）。H11、H12、H13、H14通过了验证。其中参与式领导风格对知识共享绩效的影响较弱，而人际关系、组织文化环境对知识共享绩效的影响较强。

根据表3-9可知，人才积极的人格特质对知识共享的人际关系无显著影响；H15没有通过结构模型检验。参与式领导风格对知识共享的激励手段有显著的正向影响（路径系数0.479, C.R值2.933）；知识共享个人绩效对绩效有显著的正向影响（路径系数0.568, C.R值3.761）, H16、H17得以验证。

3．假设结果讨论

通过对以上实证结果的分析表明，在人力资本集聚中的知识共享过程中，知识共享的主体因素，包括人才积极的人格特质、知识共享意愿、能力都对知识共享绩效有显著的正向作用；知识共享的渠道因素，包括基础设施与技术手段都对知识共享绩效有显著的正向作用；知识共享的情境因素，包括参与式领导风格、激励手段、人际关系、组织文化环境都对知识共享绩效有显著的正向作用；而在知识共享的客体因素中，仅有知识间的关联性对知识共享绩效有显著的正向作用。知识共享的主体、渠道、情境因素对知识共享绩效的影响作用要明显地大于知识共享客体因素对知识共享绩效的影响。根据模型检验结果，对前文提出的研究假设作进一步的讨论。

（1）人力资本集聚中的知识共享主体因素对知识共享绩效有正向的促进作用

基于研究H1、H3、H4通过，见表3-9。其中，人才积极的人格特质是人力资本集聚区域人才普遍具有的人格特质，该特质对知识共享有促进作用，积极的人格对知识共享绩效的影响已经受到学术界的认可。知识共享意愿对知识共享绩效的促进作用也在本章的实证研究中得以验证（基于表3-9 H3通过），许多学者致力于研究提高知识共享意愿的方法，进而促进知识共享绩效。通过结构模型检验，得出人力资本集聚中人才的知识共享能力对知识共享绩效有正向的促进作用（基于表3-9 H4通过），在知识的传播过程中，表达力、理解力都会对知识共享的最终成果造成影响。因此，在选拔乐观积极的人才的同时，还要通过建立相应的共享机制，提高人力资本集聚中人才的共享意愿与能力。

（2）人力资本集聚中的知识共享客体因素对知识共享绩效缺乏显著影响

在本章着重分析的客体“四要素”中，只有知识间的关联性对知识共享绩效有显著的正向影响（基于表3-9 H8通过），即科技型人才更倾向于共享自身熟悉领域的知识。这是因为，人力资本集聚中人才所从事的工作本身具有一定的专业性，对自身领域知识研究的较为深入，对于其他领域的知识研究相对较少。而知识的复杂性、可表达性、经济价值均对知识共享没有显著的影响（基于表3-9 H5、H6、H7不通过）。这是由于科技型人才在知识共享过程中以完成研究内容为目标，不以知识的特性为转移。当研究项目遇到“瓶颈”时，各类人才间相互沟通学习，无论知识是否复杂、有经济价值、可表达，只要对研究领域有帮助，都会积极地参与知识共享。

（3）人力资本集聚中的知识共享渠道因素对知识共享绩效有正向的促进作用

实证结果表明，基础设施的建设与技术手段的运用都能够对知识共享绩效产生积极的影响（基于表3-9 H9、H10通过）。知识共享渠道是知识提供者与知识接收者连接的纽带，通过这一纽带，知识被源源不断地得以共享。因此在进一步构建知识共享机制时，要充分考虑知识共享渠道的作用。

（4）人力资本集聚中的知识共享情境因素对知识共享绩效有正向的促进作用

知识共享情境因素中不同指标对共享绩效的影响程度不同。其中参与式领导风格对共享绩效的影响程度相对较弱（基于表3-9 H11路径系数为0.363）；激励手段与人际关系对共享绩效的影响程度居中（基于表3-9 H12、H13路径系数分别为0.554与0.565）；而组织文化环境对共享绩效的影响程度相对最强（根据表3-9 H14路径系数为0.612）。因此，要充分考虑文化环境的促进作用，为人力资本集聚营造良好的文化环境。

（5）知识共享影响因素间的关系各有不同

人力资本集聚中人才积极的人格与人际关系间的关系没有通过检验（基于表3-9 H15不通过）。这是因为集聚区域内各类人才积极的人格优势更多体现在工作方面，而不是在处理人际关系方面。参与式领导风格对激励手段具有显著的正向影响（根据表3-9 H16通过），激励手段的制定与实施都有领导者参与，因此两者之间存在相关性。知识共享的个人绩效对共享绩效具有显著的促进作用（根据表3-9 H17通过），科技型人才个体上取得成绩对整体的绩效有积极作用，个体寓于整体之中，这符合人才聚集效应理论的“1 + 1 > 2”的原则，因此在构建共享绩效时，要充分考虑科技集聚人才个体知识积累的提高。

四、科技型人才集聚中的知识共享机制构建建议

1．知识共享的学习机制建设

在众多影响知识共享绩效的因素中，个人绩效的显著性较高（基于表3-9中H17显著性概率p< 0.001），因此，提高知识共享个人绩效有利于提高知识共享水平。提高个人绩效最直接的方式是提高集聚人才知识贮备的数量与质量，而构建知识共享学习机制能从实际上解决这一问题。

人力资本集聚中的知识共享系统有规律地分享集聚人才所具有的知识，自发地形成了团队学习。团队学习由个体学习组合而成，但又不是对个体学习的简单相加。而知识共享的学习过程是整个共享团队的“系统思考”过程，即把人才个人掌握的知识系统化，这符合“整体大于局部之和”的原则，并与人力资本集聚效应1 + 1 > 2的原则相一致。当面临一个较难的问题时，人们表达出的观点越多，引发的思考就越广泛，就越能够促进集聚区域内人才创新。因此，人力资本集聚中的知识共享团队应建立一个学习共同体，使每位成员都能够坦诚地交换他所享有的信息，共同处于持续的学习环境中。[172]

学习机制的建立可使知识共享团队成员通过寻找知识源，产生知识交互，形成新知识结构与内容，从而提升知识共享效率。集聚区域内人才应该充分认识学习的重要性，梳理业务流程，树立学习目标；知识共享团队要搭建学习平台，营造学习氛围，加强培训，为知识学习创造条件。知识共享学习机制如图3-6所示。

（1）梳理与完善业务流程

人力资本集聚中人才所掌握的知识主要以具体业务为基础，因此，知识过程不能脱离业务流程独立地进行，要融入到具体的工作中，才能提高知识共享的效率。集聚区域内人才要对自身从事的业务进行梳理，一方面，提炼出团队的核心竞争力，找出核心业务，未来的发展方向就是扩大核心业务的优势，并将先进经验分享出去；另一方面，找到业务流程中的薄弱环节，找到与其他团队存在的差距，见贤思齐地完善业务流程中的“短板”，在知识共享过程中，吸收相关知识，取长补短。人力资本集聚过程中要在梳理流程后重建业务流程，以使业务流程更连续，并扩大流程中人才的决策力。可设立知识主管（CKO），建立知识管理部门，并根据业务流程的现状，建立知识管理的范围和方法。

（2）构建培训体系

构建培训体系，建立线上、线下学习系统，为各类型人才提供一个知识交互学习的平台，针对流程梳理过程中遇到的问题，定期举办相关培训，提供技术指导，聘请专业人员开展培训课程。第一，要加强相关人才对业务知识的学习，要求人才系统、全面、及时地掌握业务领域内相关前沿知识，从而提高人才自身的知识水平；[173]第二，要提高人才挖掘自身隐性知识的能力，并熟练运用专业术语，将隐性知识编码化并转变为显性知识，提高知识表达能力，以便于更多的人才清晰、准确地接收共享信息，提高知识共享效率。

2．知识共享的媒介机制建设

研究H9、H10通过检验，表明基础设施与技术手段均对知识共享绩效产生正向的影响。知识共享效率与知识共享媒介的丰富性存在着必然联系。媒介是指事物之间发生关系的介质或工具，是重要的移转知识的方法，包括规则、流程、资料库，以及人际媒体如电子邮件、传真、电子数据交换技术（EDI）等。随着知识管理的不断提高，知识共享媒介不再局限于简单的工具或介质，其概念可以进一步拓展。

知识共享媒介主要可以从两个方面理解：以共享主体为主导的媒介，其普遍运用于隐性知识共享，主要有师徒关系、人员流动、干中学、群体会议等形式；以共享客体为主导的媒介，主要运用于显性知识共享，主要包括知识库、知识地图、共享网络等途径。

（1）以共享主体为主导的媒介

人力资本集聚活动中存在大量的规则、流程以及与业务相关的数据等显性知识，但大多数知识是存在于相关人才头脑中的隐性知识，正是这些隐性知识指导人才开展业务活动，并形成人才独有的知识结构。这些独有的隐性知识难以迅速地被复制成为另一团队的核心竞争力。因此以共享主体为主导的媒介主要有以下三种模式。

① 师徒制。人力资本集聚过程中在培养人才的初期应采用师徒制。人才自发地形成师徒模式，主动向优秀人才学习，或者由团队指派人员对其他人才进行指导，使得刚刚参与知识共享的人才能够尽快适应团队的工作节奏，掌握本职工作中应具备的技能。

② 人才流动。人力资本集聚的过程就是一个人才流动的过程，在完成一些项目工作时通常需要各领域的优秀人才组成项目小组，通过各类人才间的相互交流顺利完成项目。因此，人力资本集聚中的知识共享离不开人才流动，与不同类型的人才进行合作，从而使知识通过人这个载体在各个项目小组，形成知识的循环流动与转移。

③ 实践社区（COP）。实践社区也被译为“实践社团”，是由瑞士管理学家温格提出的。这一概念指一群有热情的人，共同关注某一领域，围绕着该领域通过持续的沟通与交流增加自身的知识与技能。实践社区作为非正式组织，构建了大量的非正式沟通渠道，其沟通方式主要有定期开会、利用午餐休息时间讨论、在线交谈等。人才可以通过加入实践社区，围绕某一主题进行深入探讨，并从社区中获得单独学习所无法取得的新工具、新信息、新发展等。通过频繁的交流和合作实现协同作用，形成新的理解，从而实现知识的共享和创新。

（2）以共享客体为主导的媒介

人力资本集聚中知识共享的显性知识能够以概念、范畴、规律的逻辑体系反映出来，各类人才运用自身经验就能够顺利地将知识传达出去，避免了重复性描述。因此，简单直接的传播媒体就能够解决此类显性知识的传播问题，即以共享客体为主导的媒介主要包括知识库、知识地图、知识共享网络等形式。

① 知识库。知识库是为寻求解答某一个或几个领域存在的问题，而在计算机中存储、管理、使用的互相联系的知识片集合。作为以共享客体为主导的媒介，主要负责共享可编码化的知识，由于显性知识编码化程度较高，知识库多用于显性知识的共享。而隐性知识由于可编码化程度较低，因此知识库中所占的比重较低。

② 知识地图。知识地图是知识的导航系统，能够提供知识的来源、知识的内容和知识的汇聚等，因此知识地图可以被认为是知识管理系统中主要的输出部分。知识地图所描绘的对象不仅包含知识资源的目录，而且能够反映出目录内各款目之间的关系。引入知识地图可以清晰地描绘知识资源及其载体，并充分展示知识间的相互联系，有助于不同人才进行有效的学习，其主要有以下四方面的作用：为集聚区域内人才提供更多学习知识的机会；提高知识共享效率，节约知识的获取时间；发现“知识孤岛”并建立联系；有利于培育和评估知识资本。

③ 共享网络。建立起知识共享网络系统能够高效率地实现人力资本集聚中的知识共享。在知识共享网络系统中明确描述常用的专业知识，并对应介绍掌握这些知识的专家及各类型人才的情况。运用现代网络技术，使具有求知欲的人才与掌握知识的专家顺利进行连线，进而学习到所需的知识。知识共享网络连接的范围越广，对共享的影响效果就越大，因此，网络系统的建立是知识共享重要的技术支持。人力资本集聚中的知识共享媒介机制如图3-7所示。

3．知识共享的激励机制建设

在实施知识管理的过程中，许多管理者发现，即便建立起多种沟通渠道，也很难扩大知识共享的参与范围，甚至员工运用沟通渠道进行的讨论与工作内容毫无关系。想要知识共享顺利地进行，让参与者能够主动地分析其有价值的知识，激励机制的构建至关重要。H12通过检验，验证了激励手段对知识共享绩效的正向影响。激励机制的构建过程中应遵守以下三个原则：第一，与业绩考核相联系，要把知识共享作为人才日常工作的一部分，而不是额外的工作，进而激励知识共享工作的开展；第二，互惠互利，建立信用保障体系，确保个人贡献出来的知识不会被他人滥用、剽窃，形成互惠互利的氛围；第三，合理回报，知识共享团队采取适度的奖励措施，鼓励不同人才提供知识，一方面对工作过程中的成本给予适度补偿，另一方面根据贡献大小给予奖励性报酬，而报酬的形式可以多样化，既可以是物质奖励，也可以是精神鼓励。

（1）知识共享的考核体系

建立考核体系能够相对准确、公平地评估各类型人才参与知识共享的成果，并将其作为薪酬奖励的依据。在制定考核指标时，既要考虑到对知识增量的衡量，又要将团队绩效纳入进去。应用各种科学的定性和定量的方法，在考核知识成果比例的同时，还应该参考个人在协调、组织和提供思想等方面所做出的贡献。考核体系是奖励体系的基础，知识共享团队在设计激励机制的过程中要重视考核体系的基础性地位，必须对考核的涵义做出科学的解释，使得整个组织每一位成员都有统一的认识。

（2）知识共享的奖励体系

人力资本集聚中的知识共享激励机制可以通过多种奖励手段体现，可以从物质奖励与非物质奖励两个方面对奖励手段进行分类。设计激励手段时应充分考虑马斯洛的需要层次理论和亚当斯提出的公平理论，既要满足不同类型人才的需要，也要充分体现公平。

① 物质奖励。尽管实现精神层面上的满足感更加值得肯定，即受到领导、同事的认可与尊重，获得较高的社会地位等。但是通过参与知识共享，获得与自己的付出相匹配的物质奖励，仍然是最为简单、有效、公平的激励手段。物质激励的主要形式有薪酬奖励与职务晋升。

薪酬奖励：对知识共享绩效进行考核，并将人才的个人收益与共享绩效联系起来，按照既定的目标进行知识共享并取得一定的成果可以给予增发薪酬的奖励。在实践过程中，要合理运用薪酬奖励策略，从个人的知识共享绩效和为团队知识共享做出的共享两个方面考虑，在实施过程中还要兼顾公平。许多实证研究结果都表明，以团队知识共享绩效为衡量指标的薪酬奖励能够促进成员之间的合作与协调。为了取得更好的团队知识共享绩效，团队成员会积极地共享自身知识，而并非普通存在“搭便车”的现象。

职务晋升：职务晋升相较于薪酬激励而言是一种间接的物质奖励方式。对于积极参与知识共享，取得较大科研成果，并具有较强管理能力的人才而言，直接物质利益的刺激不足以继续激励其知识共享，应采用职务晋升、级别晋升等方法，促使其在知识共享工作中取得更大成果。

② 非物质奖励。物质激励是促进知识共享的重要手段，它易于操作且效果显著，但在人力资本集聚中它并不是唯一的激励方式，非物质奖励不仅成本较高且激励作用，而且也是有限的。人才的需求层次已经不局限于生理方面与安全方面，社会整体的物质水平相较于过去在不断改善，人才的社会地位也在不断提高，因此简单的物质刺激所起到的激励作用在逐渐减少，反而他们更希望实现自我价值。因此，非物质奖励对共享激励的作用也不容忽视，要尽可能地实现各类人才在知识共享中的自我价值的满足感。例如，在知识库中，以醒目形式将提供知识的人才标注出来，体现该人才为知识库所做出的贡献；在集体会议上，要重点表扬为知识共享做出重大贡献的个人或团体；为共享绩效高的个人或团体提供高级的培训或疗养的机会，每一位拥有丰富人力资本的人才都能够全身心投入到知识共享中去。

4．知识共享的文化机制建设

组织文化可以被理解为可见的东西，如办公环境、机构设置，以及制度和战略等，而在更多情况下组织文化被认为是无形的，它存在于思想意识之中。组织文化能够影响到组织的各个方面，管理者应意识到组织文化的重要性，并树立符合自身特点的组织文化，使其充分地发挥积极作用。H14通过检验，验证了组织文化环境对知识共享绩效的正向影响。

人力资本集聚中的人才具有流动性，因此不同人才来自不同的团队，在团队文化、工作理念上往往存在差异，容易形成知识共享障碍。想要形成一种鼓励知识共享、以知识共享为荣的良好环境，首先要创造利于知识共享的良好文化氛围，因此必须建立“尊重知识、倡导共享”的组织文化，让各类型人才意识到知识共享不仅能够为组织带来活力并提高组织的竞争力，而且同时也能够提升个人的知识与修养，能够积极面对知识共享，形成良好的氛围。结合相应的激励机制，使人才聚集团队在知识交流和共享知识中获得新知识，不断丰富自身的知识库，进而推动人力资本集聚中集聚团队的发展。构建文化机制必须与时代的要求相一致，应做到以人为本、持续创新、不断发展。

（1）将组织核心价值观与知识共享相结合

仅依靠管理制度或行政命令等手段实现知识共享，其效果可能适得其反。当参与者不能够积极地配合知识共享时，很可能最终导致优秀的知识管理项目失败。甚至有学者认为，如果不能提高参与者的认知，领导层越是强力推行知识共享，所遇到的阻力就越大。[174]因此要加强参与者对知识共享的认知，就必须在倡导知识共享的同时，形成与之相适应的组织文化。因此，建立人力资本集聚中的知识共享文化机制就要从树立核心价值观入手。各类人才在较高的思想觉悟下，即便没有物质利益驱使，也能够积极配合组织进行知识共享。将知识共享机制构建在核心价值观的基础上，这样能强化集聚区域内人才的共享意识，使知识共享顺利进行。因此，人力资本集聚中的知识共享文化机制的建设要与组织的整体风格相匹配，同时在树立组织核心价值观时要充分配合知识共享的需要。

（2）“自上而下”地营造共享文化氛围

目前一些在行业中占据较高地位的管理层人员，错误地以为自身的职业地位源自于自己掌握了多数人没有掌握的技能，因此参与知识共享会削弱自身优势。这种源于上层的态度，可能使得组织内部从上到下都会提共享而色变，不能以一种积极的态度去面对知识共享所带来的成果。如果不重视组织文化的重要作用，知识共享将很难实施。营造知识共享的文化氛围需要明确指出知识共享并不是额外的工作量，而是本职工作中的一部分，既不能脱离日常工作，也不得占用工作以外的时间。管理层应经常举办组织交流会，鼓励各类型人才发表意见并分享知识与工作经验；鼓励其提出解决问题的新方法，从而促进企业内知识共享与创新。

本节内容主要包括了对收集到的问卷调查数据进行实证分析，首先严格按照调查问卷与结构方程模型的操作要求进行了信度、效度分析，剔除了不符合检验结果的问卷题项。在此基础上，对调查数据进行了结构方程检验，并验证了部分研究假设。研究结果表明，在人力资本集聚的知识共享过程中，知识共享的主体因素、渠道因素、情境因素对知识共享绩效的影响较大，而知识共享客体对知识共享绩效的影响较小。在各影响因素之间，人才的积极人格对人际关系的影响不显著；而参与式领导对知识共享的激励手段有显著的正向影响；个人绩效对知识共享具有显著的正向影响。在众多影响因素中，组织文化环境、个人绩效对知识共享绩效的影响最显著。

在实证研究结果的基础上，本节构建了人力资本集聚中的知识共享机制。基于集聚人才个人绩效对知识共享的显著性影响，构建了知识共享学习机制；基于知识共享渠道对知识共享的显著性影响，构建了知识共享媒介机制；基于知识共享激励手段对知识共享的显著性影响，构建了知识共享激励机制；基于组织文化环境对知识共享的显著性影响，构建了知识共享文化机制。而如何合理运用四种知识共享机制，应依据人力资本集聚项目进展的实际情况进行动态调整、组合。

本章主要是从人力资本集聚中的知识共享影响因素的角度出发，对人力资本集聚中的知识共享机制进行研究。首先明确了人力资本集聚中的知识共享及知识共享机制的概念，然后从知识共享的主体、客体、渠道、情境四个层面分析人力资本集聚中的知识共享影响因素；其次，梳理人力资本集聚中的知识共享影响因素对知识共享绩效的影响作用，在此基础上构建人力资本集聚中的知识共享机制概念模型，并提出本章的研究假设；再次，在构建知识共享绩效影响因素测度变量的基础上进行了问卷设计，根据结构方程模型的要求构建出结构方程模型，并确定数据处理与分析方法；最后，以人力资本集聚区域内人才为样本，运用结构方程模型检验本章所构建的概念模型及提出的研究假设，并对检验结果进行分析评价，在此基础上构建出人力资本集聚中的知识共享机制。

通过本章的研究内容，可以得到如下结论。

第一，人力资本集聚中的知识共享绩效与个人绩效均呈现出较高的水平。知识共享绩效指标中的知识产权专利得分平均值为3.79；新产品（技术）利润指标得分平均值为3.75；提升团队行业地位指标得分平均值为3.65；对团队的长期影响指标得分平均值为3.94。集聚人才知识共享的个人绩效也显示出较高的水平：过程满意度指标得分平均值为3.91；绩效工资水平指标得分平均值为3.32；工作效率提高程度指标得分平均值为4.00；个人能力提升指标得分平均值为4.06。各类人才在人才集聚过程中不仅取得了较高的个人绩效，而且同时实现了较高的知识共享绩效。

第二，知识特性对人力资本集聚中的知识共享绩效影响不显著。人才所拥有知识的复杂性、可表达性、经济价值都对知识共享绩效没有显著的影响，只有知识间的关联性对知识共享绩效有显著的正向影响（路径系数0.495, C.R值2.956）。可见，人力资本集聚中的知识共享绩效受知识特性的影响较小。人才在知识共享过程中对知识的特性没有明显的偏好，而是根据研究需要，广泛地共享多方面的知识。

第三，知识共享的各影响因素对其绩效的影响程度不一。根据结构模型的路径系数显示，个人绩效路径系数较高（路径系数为0.568），表明个人绩效对人力资本集聚中的知识共享绩效影响程度较大，在此基础上，本章建议构建知识共享学习机制以促进知识共享，提高集聚中人才个人绩效，进而提高知识共享绩效。根据结构模型可知，知识共享渠道也对知识共享绩效有着显著的正向影响，其中基础实施指标的路径系数为0.533, C.R值为3.462；技术手段指标的路径系数为0.477, C.R值为3.286。因此，本章建议构建知识共享媒介机制，进而促进知识共享绩效的提升。在知识共享渠道中，激励手段对知识共享绩效有显著正向影响，其路径系数为0.554, C.R值为3.285。基于此，本章构建了知识共享激励机制，为知识共享提供动力。路径系数显示，共享渠道中的组织文化环境对人力资本集聚中的知识共享绩效影响程度较大，其路径系数为0.612, C.R值为3.763。因此，本章构建了知识共享文化机制，营造良好的知识共享文化环境，促进科技型人才集聚中的知识共享。

从大环境来说，我国进入了经济发展的新常态，对知识创新、技术创新的要求也越来越高。知识共享的作用和重要性已逐渐得到人们的普遍认同。如何采取系统而有效的管理方式进行知识共享已成为理论和实践领域努力探索的热点问题。然而，对知识共享机制的研究并不直观且易操作，对人力资本集聚中的知识共享的研究仍处于起步阶段。本章内容对人力资本集聚中的知识共享机制进行研究，由于研究条件所限，对知识共享的研究只能从普适的机制层面入手，而对于管理过程中的具体问题还有待于深入研究。比如，可以从人力资本集聚中的知识共享绩效的指标体系角度进一步完善，弥补本章在人力资本集聚中知识共享绩效定量评价指标构建的不足。此外，知识共享作为一种活动过程在学术界没有太大争议，但其过程的各阶段在理论研究中还并不清晰。本章研究虽然涉及知识共享影响因素对共享绩效的影响作用，但尚未揭示知识共享影响因素的阶段差异性。从知识共享的过程阶段进行细致划分，并对知识共享过程阶段的识别进行操作性的研究，是知识共享过程所处阶段实证研究中的难点，也对相关研究具有重要的补充、支持作用。