||
管理学是设计科学
(发表于《学习时报》2007年6月4日,发表时有删节。本文是未删节版)
武夷山
从不同的角度出发,管理是不同的东西,有的说管理就是决策,有的说管理就是服务,不一而足。管理学是什么?也是众说纷纭。从近年来国内的发展趋势看,把管理看成硬科学的越来越多,表现在:项目设计中若没有模型,就难以申请到基金资助;文稿中若没有定量研究的成分,论文就难以发表。当然,国内这种倾向是源自国际管理学界的类似偏向。为了纠偏,《管理探索杂志》2006年第4期发表了三位管理学专家之间的谈话,题目为,“作为设计科学的管理学”。[1]
诺贝尔经济学奖获得者赫伯特. 西蒙早在1969年就在《人工科学》一书中把管理学称为“设计科学”。与设计科学并立的是解释科学。设计科学与解释科学的主要差异有三点:(1)解释科学的使命是描述、解释与预测,而设计科学的使命是发展有效的(valid)知识, 以产生出对现场问题的解决方案。(2)解释科学的典型工具是因果模型,设计科学的典型工具是技术规则,这些规则告诉人们,要想达致某些结果,就要采取什么样的路径。(3)解释科学往往是后见之明的研究,注重对已发生的事物做出解释,设计科学则专注于前瞻逻辑(比如,盖的房子不能塌)。
物理、化学是典型的解释科学,中医学、建筑学是典型的设计科学。遗憾的是,现在
全世界很多工商管理学院所做的科研都是基于解释科学的范式。于是,管理学者喜欢采用大样本和高斯分布统计学,重视的是平均值。要注意的是,在这里,有关数据的统计显著性置信区间是以有限的变异为基础的(通俗地说,这一样本与那一样本、这一事件与那一事件之间的差别不会太大),而在管理实践中,碰到的往往是极端情形,要么是成功的案例,要么是失败的案例,平均值的意义相形较小。有学者指出,在自然科学与工程领域中,唯一以极端情形为合法研究对象的学科是地震学。因此,如果管理学真要以硬学科为师的话,就更应该以地震学为学习借鉴的对象,而不是物理学和化学。[2]
目前,确实存在着简单化地滥用平均值的问题。统计学专家指出,如果数据的分布是对称的,并且尾部较小(即和位于分布曲线正中的观察数据相比只占很小的比例),则适合采用平均值;如果数据分布是胖尾或者是不对称的,则宜于采用中位数。尤其要注意,与大部分数据相差较大的极值叫作奇异值,奇异值对均值影响很大,但对中位数没有太大影响。[3]例如,对于收入严重不平等的社会,由于巨富者掌握着天文数字的财产,如果计算全社会的人均收入,也许这个社会还不赖,但这一平均值根本不能反映收入分布的真相。由于穷人人数非常多(统计学上的“胖尾”),此时,采用中位数就比较合理。《科学时报》评论员
强调管理学是设计科学,并非反对在管理学领域进行定量研究。笔者只想强调:(1)设计科学与解释科学有很大差异。因此,在思想方法上,不能以是否符合解释科学的规范作为一项管理学研究是否成功的标准。打个比方,西医把恶性肿瘤的发生机制解释得非常清楚,这就完成了解释科学的任务,但他们除了手术、化疗、放疗之外,迄今还没有既不损伤患者的“元气”、又能遏制癌症的高招(这属于设计科学的任务)。因此,如果确有一些高明的中医能够用中医药方法不伤元气地彻底治愈癌症,就不应该以“机理解释不清”为由而反对他们。拥戴“告别中医”口号的人士,正是以解释科学作为唯一的科学标准的。同理,行之有效的管理方法,不能因为不能纳入某种模型就对其嗤之以鼻。(2)既然管理学面对的极端情形很多,在采用统计方法时就要慎之又慎。率尔操觚,容易得出违背真实情形的结论。过去,毛泽东主席曾大力倡导“抓两头,带中间”的工作方法,若用设计科学的框架来说明的话,该方法其实恰恰反映了对极端情形的重视,因此,不失为一种面对纷繁复杂的问题情境时的解决方案之一。在新形势下,这一工作方法有可能焕发出新的活力。(3)在分析统计数据时,对于不对称的数据分布,不妨多试试中位数这个经常不受重视的角色。
参考文献
[1] Management as a Design Science, Mindful of Art and Science, A conversation between Anne Huff, David Transfield, and Joan Ernst van Aken, Journal of Management Enquiry, 2006, 15 (4): 413-424
[2] Bill Mckelvey, van de Ven and Johnson’s “Engaged Scholarship”: Nice try, but…
[3] www.core.org.cn/CN-NR/rdonlyres/Sloan-School-of-Management/15-075Applied-StatisticsSpring2003,
[4] Sune Lehmann and Andrew D. Jackson, Measure for Measures, Nature, 2006, 444 (7122, Dec. 21/28)
Archiver|手机版|科学网 ( 京ICP备07017567号-12 )
GMT+8, 2024-11-20 15:33
Powered by ScienceNet.cn
Copyright © 2007- 中国科学报社