管理信息系统开发中用户和开发者间知识共创性问题研究

管理信息系统开发中用户和开发者间知识共创性问题研究叶笛;刘震宇;林东清
【摘要】引入合作共创这一新概念,基于智力资本的视角,提出了检验ISD用户和开发者之间知识共创性的前因和结果变量实证模型,通过267个开发团队的样本数据证实了知识共创性可促进ISD结果,研究结果表明用户和开发者之间的公共知识、关系资本和参与式决策制定过程促进知识共创的有效性.
【期刊名称】《管理学报》
【年(卷),期】2014(011)001
【总页数】6页(P101-106)
【关键词】信息系统开发;项目管理;知识共创;智力资本
【作者】叶笛;刘震宇;林东清
【作者单位】华侨大学工商管理学院;厦门大学管理学院;厦门大学管理学院;台湾中山大学管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】C93
管理信息系统为组织提供重要的支持功能，管理信息系统开发（ISD）作为一项精巧的产品用于支持组织各项业务的运营，它指系统开发者将用户需求转化为系统设计，并开发相应的系统来满足用户各项需求的一系列过程。

在开发流程中缺乏必要的用户参与，会降低开发结果的有效性。

PROCACCINO等［1］的研究表明，当
最终的系统无法从根本上满足用户功能性和基础性需求时将导致额外成本。

最新的内部服务观点认为价值不仅源于企业创造，更可能源于顾客与其他参与合作伙伴的共同创造过程，强调了价值共创过程中合作的重要性。

由此，ISD可被视为一种新的服务形式，则其需求的定义过程可作为一个有价值的共创过程，在这一过程中用户和开发者可通过紧密的合作来决定系统的需求，并执行最终的系统来支持用户的日常运作；此外，由于ISD本身具有知识密集的属性特征，需要商业和技术两方
面的知识，因此可将其视为知识共创过程。

结合这2种观点，可认为信息系统最
终的品质和项目结果会受到两者（用户和开发者）协调各自专业领域知识，并产生一种新知识来开发系统支持商业运作的合作共创程度的影响。

综上，知识共创性对ISD结果有重要影响，因此理解知识共创的前因变量是至关
重要的。

TESCH等［2］强调了公共知识的重要性，JIANG等［3］强调了用户－开发者互动的重要作用，HE等［4］证实了用户参与在需求决定中的作用。

但以
往研究仅从用户或开发者的单一角度分别研究两者的交互作用，存在一定的局限性。

本研究基于智力资本的视角，将研究构念智力资本划分为关系、人力和结构3个
维度并检验在用户和开发者间的3个维度智力资本对知识共创性的分别影响。

1 文献回顾与假设提出
1．1 需求定义：用户－开发者知识共创过程
ISD中最重要的环节是了解、记录、定义和调整用户的需求［5］。

需求管理的无
效将增加系统开发计划和控制的困难，并将加大ISD流程中的风险，破坏流程绩
效［6，7］，因此，消除需求问题中的不确定性是至关重要的，其中的一个解决
方法是尽早确定真实的系统需求并控制开发过程中的变化。

系统设计优劣一般取决于系统开发者创造的系统支持商业运作的能力，然而，系统设计如何更好地捕捉商业运作流程不能仅由开发者来决定。

从知识管理的角度来看，ISD是包含一系列活动的过程，包括了交换、整合和利用知识，因此，开发一种理想的信息系统，对项
目团队来说必须整合不同类型知识（涉及程序员、管理者、用户和系统分析师），并贯穿系统开发的各种阶段［8］。

基于以上观点，本文将需求定义为一个用户和开发者的知识共创过程，信息系统开发初期的关键在于需求定义环节，而需求定义的过程实质上是一个合作过程，必须依靠不同的利益相关团体的有效沟通和互动。

在ISD流程的初始阶段，至少涉及2种类型的知识：商业知识和信息系统开发知识。

用户需要贡献他们在商业方面的专业知识来帮助开发者实现系统设计，通过转移和交换流程，用户和开发者协调他们各自所拥有的知识，这一协调的结果是系统设计的基础。

结合输入、输出和系统功能来决定最终的系统设计架构。

设计架构的品质与开发工作的有效性紧密相关。

用户和开发者间知识交换的结果大大提升了需求的明晰程度，因此能有效降低需求不确定性的影响。

1．2 用户－开发者知识共创性的有效性
在研究ISD项目管理时，以往的学者通常将项目的结果划分为产品和流程2个维度［6］。

产品绩效指的是所开发的系统的成功，而流程绩效指的是开发流程的成功，如项目按时履行交付使用和将预算控制在一定范围的程度［7］。

本文对项目结果和系统品质的文献进行回顾并提出相应假设。

1．2．1 系统品质
系统品质指的是系统的可靠性、响应时间、易于使用和学习、接入的便利性、系统整合和资源使用等［9］，一般可将其作为系统在特定条件下维持其绩效水平的能力的代表，即系统从一个环境转移到另一个环境时的适应能力、可修改能力、被理解和被用户喜爱的能力以及提供满足用户需求的输出结果的能力［10］。

IVES等［11］认为，系统品质是用户参与的重要函数，当用户参与到开发流程时，系统的实际需求可以被更好地定义，所开发的系统可以更符合用户需求，本研究遵循这一观点并认为用户参与到项目开发流程的主要目的是贡献他们的知识以决定系统的
实际需求［4］。

此外，为了保证用户的需求可以被有效融入系统设计，开发者需要将用户的知识与其自身知识结合［12］，根据 PATNAYAKUNI等［13］的研究，当公共知识的基础被捕捉、共享和正式化时，解决方案能更好地满足终端用户的需求，因此本研究认为，在ISD开发过程中，用户－开发者知识的共创性能促进软件方案的有效开发，并更好地反映其预定目标。

由此，提出如下假设：
假设1 用户－开发者间的知识共创性正向影响系统品质。

1．2．2 项目结果
项目管理是将项目结果定义为满足项目目标、预算、时间进程表和品质的能力［14］，缺乏必要的知识将增加项目分析工作量［15］，并增加系统开发的不确定性，影响开发流程，阻碍项目团队实现预定目标。

此外，无法整合现有的知识也同样被视为是实现较高开发绩效的一个障碍［13］。

BASSELLIER 等［16］的研究认为，在ISD项目过程中，成功整合不同的知识对项目的成功有至关重要的作用。

许多项目无法实现预定计划和控制预算的原因在于其开发团队无法在早期识别项目的真实需求和发现其他存在的严重问题。

现实中，许多系统在测试或实施阶段才会呈现在终端用户或高级经理面前，以致发现系统缺陷和不恰当的系统功能时间太晚，所需修复和返工成本相当高。

鉴于此，为了降低不必要的成本开支，必须在尽可能早的阶段就识别和确定实际需求，本研究认为成功的需求定义可以保证项目及时完成并控制在预算范围。

由此，提出如下假设：
假设2 用户－开发者间的知识的共创正向影响项目结果。

1．3 提升用户－开发者知识共创的能力
知识共创过程是一个价值创造过程，包括个体深入理解知识并使组织结构发挥其在沟通、创造和利用知识方面的作用，即运用新知识，通过不同知识的整合来解决所遇到的问题［17］。

PATNAYAKUNI等［13］认为，专业知识的整合必须包括开
发者和用户在不同领域的知识，这是ISD的核心挑战。

资源基础理论的观点认为
团队能力决定团队所拥有的重要资源，本研究结合智力资本的观点认为，可被用于提升用户－开发者的知识共创的最重要的能力可分为：人力、关系和结构3个维度。

1．3．1 人力资本
人力资本在ISD情境下可被视为开发者和用户所拥有的知识，除了其所拥有的领
域知识，还需公共知识来有效地整合用户与开发者的观点［17］，开发者和用户
能否有效协调双方共有知识取决于互相理解程度［2］。

相互理解或公共知识能促进学习并降低知识传达的错误［18］，开发者所拥有的商业知识和用户所拥有的ISD知识，也能促使双方理解并参与到对方的关键决策中，同时也可以提升对彼此观点的尊重［19］。

因此，本研究认为，用户和开发者之间公共知识的总量是一
个实现相互理解并促进系统开发成功的基本因素，用户的ISD知识和开发者的商
业知识作为人力资本起到了重要的作用，并提升了用户－开发者的知识共创。

由此，提出如下假设：
假设3 人力资本正向影响用户－开发者间的知识共创。

1．3．2 关系资本
在ISD的情境下，越多的开发者和用户一起工作、沟通、协调和商议可发展更好
的伙伴关系，双方在计划和开发新的应用程序时的工作将更有效。

在ISD流程中，整合开发者和用户的知识到项目相关的活动中需要每个参与方的信任和尊重［19］。

高水平的关系资本能提升开发者和用户在ISD过程中彼此之间交换和结
合各自领域知识的意愿［19］。

根据社会网络理论，双方需要亲密的关系促成其
贡献知识，开发者和用户之间强烈的信任关系会降低沟通成本、协调成本和各自知识的结合成本，并促进用户－开发者知识共创的有效性［20］。

因此，本研究认
为关系资本是提升用户－开发者知识共创过程的重要组成部分。

由此，提出如下假
设：
假设4 关系资本正向影响用户－开发者间的知识共创。

1．3．3 结构资本：参与式决策制定
结构资本指的是组织能力，涉及能有效提升利益相关者互动关系的惯例和结构［21］。

在员工拥有高水平的智力，但组织制度与程序不佳的情况下，组织无法
支持员工实现其相关行动，智力资本得不到充分发挥。

参与式决策制定是能反映结构资本的一种机制，提供了组织情境下理解和明晰由不同利益相关者所掌握的不同知识和技能。

本研究将参与式决策制定作为在用户和开发者之间分享决策制定的权利，在信息系统的文献研究中，用户参与长期以来被认为是促进用户贡献所拥有知识到项目工作中的一种有效机制，通过正式的参与，用户能够提供商业领域的知识来帮助决定系统需求［4］，实证研究同样证实了参与决策制定是提升ISD情境下用户－开发者知识共创［13］的有效方式，基于此，提出如下假设：
假设5 结构资本正向影响用户－开发者间知识共创。

综上所述，本文的研究模型见图1。

图1 研究模型
2 研究方法
2．1 样本和数据收集
本文采用两阶段（小规模初试和问卷调研）的方法来收集所需的数据：在第1阶段，通过向台湾的信息管理协会（IMA）成员邮寄359份问卷，IMA是致力于提
升IT使用和信息系统（IS）业界人士之间的沟通的行业组织。

该组织的每个成员
几乎都是信息系统（IS）开发经理，通过电话与有意向参与本研究的成员进行沟通，向其阐述了本研究的主要目的和具体的数据收集程序，并记录每个成员组织中所拥有的项目团队的数量。

在第2阶段，发放调查问卷给750位项目经理、团队领导
或高级成员，有267位回复了调查问卷，问卷回收率为35．6%。

样本属性见表1。

表1 样本属性统计属性类别样本数比例／% 属性类别样本数比例／%任期／年＜4 4～10 11～20＞21缺失数据54 132 71 8 2 20．2 49．4 26．6 3．0 0．8项目的持续期／年＜0．5 0．5～1 1．1～2 2．1～3＞3缺失数据101 85 49 14 17 1 37．8 31．8 18．4 5．2 6．4 0．4年龄／年21～30 31～40 41～50＞51 75 160 28 4 28．1 59．9 10．5 1．5性别男女缺失数据195 70 2 73．0 26．2 0．8团队人数／人＜5 6～10 11～20 21～30＞31 102 94 55 5 11 38．2 35．2 20．6 1．9 4．1教育背景大学以下本科硕士博士缺失数据14 156 93 1 3 5．2 58．5 34．8 0．4 1．1职位程序员系统分析师项目经理信息部门主管其他职位缺失数据115 48 51 23 28 2 43．1 18．0 19．1 8．6 10．4 0．8行业类型制造业服务业教育业金融业其他缺失数据107 51 11 20 43 35 40．1 19．1 4．1 7．5 16．1 13．1
2．2 构念测量
结合文献全面审查和专家判断的方法，通过文献的回顾来识别构念的定义和现有测量方式，并在此基础上进行改进，形成本研究测量量表（见表2）。

采用李克特7分量表，选项从1（强烈反对）到7（强烈同意）。

本研究的量表信度和效度检验通过，所有的指数都满足或超过最低标准要求，详细信息见表2和表3。

2．3 同源方法误差
由于本文从问卷调查对象中同时获得因变量和自变量的信息，因此同源误差（本研究考虑的重要问题）采用Harman's单因子测试来确保没有显著性的方法对预先定义的因果关系产生影响。

此外，通过创造新方法变异和所有已使用的指标来检验方法误差所带来的影响，并将其余因变量和自变量进行关联［22］。

结果表明方法变异的影响不显著，可认为同源误差的问题在本研究中不会产生较大的影响。

表2 因子分析结果变量题项因子因子载荷ITC 因子载荷ITC用户－开发者知识共创性 CR＝0．909，α＝0．866，AVE＝0．714 1 0．813 0．601 3 0．849
0．667 2 0．847 0．702 4 0．870 0．720人力资本［2］开发者商业知识 CR ＝0．913，α＝0．872，AVE＝0．723 1 0．870 0．669 3 0．899 0．726 2 0．848 0．634 4 0．782 0．593用户ISD知识 CR＝0．926，α＝0．904，AVE＝0．676 1 0．788 0．649 4 0．868 0．779 2 0．871 0．788 5 0．823 0．717 3 0．814 0．697 6 0．765 0．641关系资本［19］ CR＝0．943，α＝0．924，AVE＝0．769 1 0．793 0．597 4 0．983 0．828 2 0．908 0．826 5 0．846 0．775 3 0．927 0．857 ———结构资本［13］ CR＝0．924，α＝0．876，AVE＝0．803 1 0．831 0．562 3 0．914 0．704 2 0．940 0．792 ———系统品质［7，13］ CR＝0．955，α＝0．946，AVE＝0．754 1 0．876 0．701 5 0．880 0．775 2 0．847 0．708 6 0．814 0．625 3 0．846 0．721 7 0．914 4 0．898 0．780 ——，AVE＝0．708 1 0．876 0．663 4 0．836 2 0．859 0．702 5 0．746 3 0．882 0．707—0．823—项目结果［2，7］ CR＝0．923，α＝0．8960．747 0．631—题项因子
表3 描述性统计和相关系数矩阵变量 M Std．Dev． M3 M4相关系数矩阵CP BSK UIK RC SC SQ PP用户－开发者知识共创性（CP） 5．246 0．832 －0．409 －0．160 0．845开发者商业知识（BSK） 5．336 0．837 －0．383 －0．256 0．367 0．850用户ISD 知识（UIK） 4．461 1．060 －0．206 －0．064 0．420 0．264 0．822关系资本（RC） 5．208 0．936 －0．418 0．213 0．520 0．182 0．410 0．877结构资本（SC） 5．274 1．012 －0．667 －0．038 0．442 0．301 0．361 0．405 0．896系统品质（SQ）5．239 0．817 －0．404 －0．311 0．564 0．438 0．398 0．497 0．440 0．868 7 0．317 0．368 0．337 0．708 0．841项目结果（PP） 5．188 0．991 －0．736 0．635 0．401 0．28
2．4 结构模型的假设检验
本研究采用PLS回归分析来检验模型假设，采用Smart PLS软件。

路径相关系数
和模型的解释方差见图2。

综上，人力资本（β＝0．299，p＜0．001），关系资本（β＝0．426，p＜0．001），结构资本（β＝0．119，p＜0．05）显著正向影响用户－开发者知识共创性。

结果证实了本文的预期，假设3、假设4和假设5获得支持。

此外，用
户－开发者知识共创与系统品质和项目结果之间的路径系数都显著（β＝0．522，p＜0．001；β＝0．421，p＜0．001），表明假设1和假设2获得支持。

图2 结构模型和路径系数注：＊、＊＊＊分别表示p＜0．05、p＜0．001（下同）。

本文提出“用户－开发者知识共创”是一个其前因变量与系统品质、项目结果之间的重要中介变量，并借鉴了BARON等［23］的研究建议来检验用户－开发者知
识共创的中介效应，结果表明用户－开发者知识共创促进了3种类型资本对系统
品质和项目结果的影响（见表4），尤其，当参与用户－开发者的知识共创作为一个中介变量时，系统品质和项目结果的解释方差显著地增加：分别由R2＝0．353，R2＝0．240提升到R2＝0．384，R2＝0．257。

综上，实证结果验证了本研究
的假设，显示用户－开发者间的知识共创是一个重要的中介关系资本、人力资本、结构资本和系统品质、项目结果之间的变量。

表4 中介变量的分析注：＊＊表示p＜0．01。

变量系统品质模型0 模型1项目结果模型0 模型1结构资本 0．280＊＊ 0．251＊ 0．205＊0．184关系资本0．295＊＊＊ 0．190＊＊ 0．235＊＊ 0．160人力资本 0．177＊ 0．103 0．182＊ 0．133用户－开发者知识共创— 0．246＊＊— 0．173＊R20．353 0．384 0．240 0．257
3 结语
用户参与到ISD流程并提供其需求的信息给开发者是当今常见的信息系统开发过
程，但是并非所有的用户需求都能够被预先定义，在ISD项目初期，用户也许无法完全明确其需要，这将导致开发者从用户处获得不充分或不恰当的信息系统需求定义，因此，本研究认为必须鼓励管理者视用户为信息系统项目开发过程中的共创者，通过用户和开发者的知识整合，双方能够转移和整合各自所拥有的知识来共同决定需求，确保实现用户实际的需要和达到较成功的项目绩效。

基于此，本研究的焦点在于：理解用户－开发者间的知识共创如何影响系统品质和项目结果，并基于智力资本视角探讨知识共创流程的前因变量，在调查了267个信息系统开发实施者的基础上，证实了所提出的假设：用户－开发者知识共创的3个前因变量（人力资本、结构资本和关系资本）正向地影响共创流程，并提升系统品质和项目结果。

本研究对IS实施者来说，表明了需求定义可视为用户和开发者的知识共创过程，证实了知识共创对项目开发结果（包括系统品质和项目结果）的重要性。

本研究发现在智力资本和系统品质、项目结果之间，用户－开发者的知识共创是中介变量。

结果表明用户－开发者的知识共创完全中介了智力资本对项目结果的影响，并部分中介了智力资本对系统品质的影响。

为了提高用户和IS开发者之间知识共创的有效性，管理者必须关注于以下几个方面：
项目管理者必须制定相应的机制或者组织结构来将用户纳入到决策制定过程中，以此提升需求定义的正确性和有效性。

例如，管理者可以规划正式的政策和规章制度来鼓励用户参与到ISD流程中，管理者还可以提供相关的工具或者培训（如ISD 会议的流程或者计划）来帮助用户理解如何更好地与开发者进行决策制定，并监督控制其在具体实施过程中的规范化操作。

研究结果显示较高水平的关系资本会促进用户和开发者交换和整合各自所拥有的知识，并最终促进项目获得较好绩效。

本研究认为当人力资本相对较弱时，关系资本在用户－IS开发者知识共创的过程中起到重要的作用，在ISD项目的公共知识不
充分的情况下，用户和开发者之间较好的关系能弥补公共知识不充分的缺陷，因此，从实践角度，管理者需要关注如何更好地促进用户和开发者之间的关系，例如管理者可以举办更多的非正式活动来增进双方的互动，提升用户和开发者之间的关系。

研究结果强调了公共知识的重要性，项目经理或者项目团队领导者需努力提高开发者的商业知识和用户的ISD知识，此外，为了促进公共知识的产生，必须创造特
定的机制来提升需求定义，项目经理有必要将用户纳入决策制定过程或提升其与用户的关系。

为了提高公共知识的有效性，管理者必须提出知识地图来确定知识与人员所属的位置，通过这种方式，管理者可以选择合适和合格的用户，将他们的需要融入到业务领域、战略和信息技术的背景中，以此完成ISD项目。

除此之外，管
理者应该通过为用户和开发者建立培训项目来积累公共知识，利用信息系统和共享工具来便利知识的交换和转化，例如，用户和开发者可以通过群组技术、高校产学研等方式来获得ISD相关的经验，帮助他们理解如何更好地解决可能出现的问题。

此外，由于公共知识的重要性，管理者不仅应该关注积累用户和开发者的特定知识，同样必须考虑通过合理的政策和福利来吸引和保持这些人力资源。

参考文献
［1］PROCACCINO J D，VERNER J M．Software Developers'Views of End
－Users and Project Success［J］．Communications of the ACM，2009，
52（5）：113～116
［2］TESCH D，SOBOL M G，KLEIN G，et al．User and Developer Common Knowledge：Effect on the Success of Information System Development Projects［J］．International Journal of Project Management，2009，27（7）：657～664
［3］JIANG J，KLEIN G，CHEN H．The Effects of User Partnering and User Non－Support on Project Performance［J］．Journal of the Association for
Information Systems，2006，7（2）：68～90
［4］HE J，KING W．The Role of User Participation in Information Systems Development：Implications from a Meta－Analysis［J］．Journal of Management Information Systems，2008，25（1）：301～331
［5］SAGE A P，ROUSE W B．Handbook of Systems Engineering and Management［M］．2nd ed．New York：Wiley－Interscience，2009：89～101
［6］NIDUMOLU S R． Standardization， Requirements Uncertainty and Software Project Performance［J］．Information ＆ Management，1996，31（3）：135～150
［7］WALLACE L，KEIL M，RAI A．How Software Project Risk Affects Project Performance：An Investigation of the Dimensions of Risk and an Exploratory Model［J］．Decision Sciences，2004，35（2）：289～321 ［8］CURTIS B，KRASNER H，ISCOE N．A Field Study of the Software Design Process for Large Systems［J］．Communications of the ACM，1998，31（11）：1 268～1 287
［9］SWANSON R．TADD Short［J］．Human Resource Development Quarterly，1997，8（3）：193～196
［10］BEVAN N．Quality in Use：Meeting User Needs for Quality ［J］．The Journal of Systems ＆ Software，1999，49（1）：89～96 ［11］IVES B，OLSON M．User Involvement and MIS Success：A Review of Research［J］．Management Science，1984，30（5）：586～603 ［12］ROBILLARD P．The Role of Knowledge in Software Development ［J］．Communications of the ACM，1999，42（1）：87～92
［13］PATNAYAKUNI R，RAI A，TIWANA A．Systems Development Process Improvement：A Knowledge Integration Perspective ［J］．Transactions on Engineering Management，2007，54（2）：286～300
［14］SCHWALBE K．Information Technology Project Management ［M］．Boston：Course Technology，2002：76～85
［15］NIDUMOLU S．The Effect of Coordination and Uncertainty on Software Project Performance：Residual Performance Risk as an Intervening Variable［J］．Information Systems Research，1995，6（3）：191～219
［16］BASSELLIER G，BENBASAT I，REICH B．The Influence of Business Managers'IT Competence on Championing IT［J］．Information Systems Research，2003，14（4）：317～336
［17］GRANT R M．Toward a Knowledge－Based Theory of the Firm ［J］．Strategic Management Journal，1996，17（s）：109～122
［18］MOHAMMED S，DUMVILLE B．Team Mental Models in a Team Knowledge Framework：Expanding Theory and Measurement Across Disciplinary Boundaries［J］．Journal of Organizational Behavior，2001，22（2）：89～106
［19］TIWANA A，MCLEAN E R．Expertise Integration and Creativity in Information Systems Development［J］．Journal of Management Information Systems，2005，22（1）：13～43
［20］ROBERT L J，DENNIS A，AHUJA M．Social Capital and Knowledge Integration in Digitally Enabled Teams［J］．Information Systems
Research，2008，19（3）：314～334
［21］OKHUYSEN G，EISENHARDT K．Integrating Knowledge in Groups：How Formal 14－Interventions Enable Flexibility［J］．Organization Science，2002，13（4）：370～386
［22］PAVLOU P，GEFEN D．Psychological Contract Violation in Online Marketplaces：Antecedents，Consequences，and Moderating Role ［J］．Information Systems Research，2005，16（4）：372～399 ［23］BARON R M，KENNY D A．The Moderator－Mediator Variable Distinction in Social Psychological Research：Conceptual，Strategic，and Statistical Considerations［J］．Journal of Personality and Social Psychology，1986，51（6）：1 173～1 182。