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复杂科学观点下的战略性思维建构:基于三个自动生成过程模式之诠释

陈龙潭  
【摘要】:本研究在具有复杂科学及其战略观点的前见与基础之上,主要使用以建构论 典范(即范式)的科学哲学为基础的自动生成认识论之镶嵌过程(POM)方法论 对跨海峡两岸的一个大型的且复杂的钢铁集团-SPL 集团进行纵向的质性田野战略 研究,建构了 3 个自动生成过程模式:1)SPL 版之战略性分形学习(SFL)过程 模式;2)SPL 版之战略事业部升级(SBA)过程模式;和 3)SPL 版之组织常规, 认知,与诠释(RCI)过程整合模式。将这 3 个自动生成过程模式的整合之后,形 成了 SPL 版之阶跃演化与自动生成(PEA)过程模式。 PEA 过程模式诠释了组织在 4 个动力学时期:周期动力学时期,白噪音动力 学时期,粉红动力学时期,和混沌动力学时期的 1)宏观的内在知识结构的改变, 2)微观的组织升级过程,和 3)整体性的战略诠释之双向性的特质。从复杂科学 战略的观点而言,PEA 过程模式体现了组织的动态性变革过程,即组织生成,成 长与学习,无序与崩落,和自组与更新的突现性质。 本研究的总目的是以 3 个自动生成过程模式的 1)战略内容,如各种大小型的 自我选择内容;和 2)战略过程,如各种大小型的自我组织之更新过程之对组织环 境的动态与整体性诠释作为战略思维分析框架中的认知组成或构念集,来形成复 杂科学(战略)观点下的战略思维建构,这对于组织的战略经理人在执行战略之 前的“思维于帷幄之内”,以及在执行战略之当下及以后的“决胜于千里之外”是 具有着重中之重的意义的。战略思维建构所依据的 3 个自动生成过程模式本身的 意义为:一)SPL 版之战略性分形学习(SFL)过程模式的主要意义在于:企业组 织需积极地制造各种撼动,如科技撼动,市场撼动,投资撼动等,使组织发生各 类型的歧化,如 C 型歧化,T 型歧化,P 型歧化,或 F 型歧化等,使得组织远离新 古典均衡,远离均衡预告着组织在负熵或自由能充足的条件下,必需经历阶跃演 化的 4 个时期:1)旧稳定时期,即旧的周期动力学时期,2)白噪音动力学时期 (歧化点前夕的骚动期),3)粉红动力学时期,和 4)混沌动力学时期,然后走出 混沌,继而进入新稳定时期的新组织保育。在旧稳定时期与新稳定时期,组织进 行着一阶的事业部学习;而在粉红动力学时期与混沌动力学时期,组织进行着二 阶的战略学习。事业部学习的方向为依循中心法则的由核心往周边的达尔文式渐 进学习,而战略性学习为由周边往核心的拉马克式阶跃学习,就如同拉马克演化 论者的主张:物种“性状的获得”是经由学习与模仿,且必需在“一个代内”获 得,因此在组织上和管理上“拉马克演化论”是比“严格的达尔文演化论”更为 合适的。而分形学习的意义却涉及了组织在“终身学习的”过程中于分数维度内 的历史,因而分形学习指称的是历史眼光中的组织终身学习的过程,这个过程是 i WP=12 有界但无限的,其组织远离均衡的非决定论或非宿命论的学习逻辑是 1)组织可以 在稳定时期中规划出“时间步伐驱动的”分形学习以替代“事件驱动的”分形学 习,使得组织进行规划性的升级,和 2)组织在阶跃时期中进行多种核心活动歧化 的“高分形维数”之分形学习,以替代“低分形维数”的分形学习,使得组织进 行知识获取之较为丰富性的知识结构升级;二)SPL 版之战略事业部升级(SBA) 过程模式的意义,就如同 5 大传统战略理论学派一样,是用来诠释企业组织的竞 争优势的产生与绩效的多样化的,可是进一步而言,SPL 版之 SBA 过程模式的微 观过程样式群诠释了企业从生存活动之如何阶跃到升级活动,因而超越了对企业 组织的竞争优势的产生与绩效的多样化的诠释;三)RCI 过程整合模式的主要意义 在于:在组织的不同处境之下,如企业之处于稳定时期或阶跃时期,组织常规与 知识结构的性质与发展将牵动着组织对于环境数据的战略诠释方向;RCI 过程模式 主张组织的战略诠释系统是具有双向性的,战略的诠释方向将会影响组织的绩效, 因此战略诠释的双向性对于战略思维的建构是至关重要的。 本研究的研究结果可以在战略理论上与战略实务上产生很高程度的贡献。关 于理论贡献有 2 个:1)本研究的 3 个自动生成过程模式回答了自 1994 年以来 6 组战略学者所提出且具有代表性的 3 个组织战略理论议题构面:a)组织的战略学习 构面,b)战略事业部升级构面,和 c)组织常规,认知,与诠释构面,并将其相关的 战略理论缺口填入,和 2)本研究首次提出从复杂科学战略观点下的经济学和战略 思维建构两个动态的角度来看企业。关于实务贡献主要为:复杂科学战略观点下 的战略思维建构对实务的贡献,即战略经理人所使用的战略思维建构应该考虑植 基于复杂科学战略观点下的战略内容与战略过程构念。战略经理人与组织应理解 在各个时期内组织的生成,成长与学习,无序与崩落,自组与更新,如此才能对 环境数据作出适当之双向性的战略诠释。


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