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본 연구는 지식 네트워크에서 지식이 전파되는 행태를 행위자 기반 모형으로 모형화하였다. 이를 위해 선행 연구를 통해 지식 전파에 영향을 주는 요인들을 네트워크 속성, 기업 속성, 지식 속성으로 분류하였으며 이를 포괄하는 변수들을 도입한 모형을 제시하였다. 방대한 모의실험으로 얻은 데이터를 바탕으로 하여 지식의 암묵성을 중심으로 지식 전파에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 그 결과 지식의 암묵성이 클수록 지식 네트워크의 전반적인 지식수준은 낮아졌으며 기업 간 지식 격차는 커짐을 확인했다. 내부 혁신 역량, 흡수 역량과 같이 기업 속성에 속하는 변수들은 지식 전파에 긍정적인 영향을 끼쳤는데, 이 관계를 지식의 암묵성이 조절함을 밝혔다. 즉, 내부 혁신 역량 또는 흡수 역량이 큰 기업일수록 지식수준이 높아지는데 암묵성이 큰 지식일수록 그 효과가 더 증가함을 확인한 것이다.
This paper presents an agent-based model for knowledge diffusion on knowledge network. Based on literature review regarding knowledge network, the factors that affects the behavior of knowledge diffusion are classified as three categories: network-related, firm-related, and knowledge-related factors. The model adopts all three categories as driver of knowledge diffusion including the depreciation rate of knowledge (network-related), internal innovation capacity, absorptive capacity, learning capacity, degree centrality (thus far, firm-related), and tacitness of transferred knowledge (knowledge-related). This paper analyzes the effect of knowledge tacitness on knowledge diffusion based on large simulation runs. It shows that as the tacitness increases, the mean of knowledge level decreases, whereas the coefficient of variation among network members increases. Also, we find that the firm-related variables such as internal innovation capacity and absorptive capacity have a significantly positive effect on firm’s knowledge level. We further find that the tacitness of transferred knowledge moderates the relationship between the firm-related variables and knowledge diffusion. It means that the positive effect of a firm’s absorptive capacity (or internal innovation capacity) on its knowledge level increases as the tacitness of knowledge increases.
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Knowledge Network, Knowledge Diffusion, Tacitness of Knowledge, Agent-Based Model
