一种基于多序参量协同的组织系统变革有序性识别方法

温 馨,张 雷

(沈阳工业大学 管理学院,沈阳 110027)

自20世纪90年代以来,关于组织系统变革的理论探索与实践研究逐渐成为热点话题,“组织系统建立目的必须是持续地变革”,提出当组织发展缓慢、出现不良问题、不适应外部环境等情况出现,相对应所做出的措施就是组织变革[1]。“不变革则灭亡”被管理者们所认可,变革成为组织系统发展的永恒主题[2]。在实践中,众多国际知名企业都在为应对外部环境的不断变化进行不同程度或形式层面上的组织变革,如京东方光电科技有限公司通过变革突破发展瓶颈获得变革效果。然而,并非所有的组织变革都会达到预想目标与效果,例如摩托罗拉围绕铱星计划推动的变革失败案例。据不完全统计,组织变革的成功概率只有30%左右[3]。这表明,组织变革是一项系统工程,需要综合考虑外部环境要求、内部条件等多种要素的协同关系,进而保证组织变革过程的有序性。因此,识别组织系统变革的有序性,有助于揭示影响变革过程的各种要素的作用机理,也有助于调节与控制组织系统变革过程,从而保障变革的有效性。

按照协同学观点,组织系统的有序性主要表征为子系统之间的相互作用就能够产生时空有序结构[4]。基于此,可知组织系统都是有序和无序的辩证统一,组织系统的秩序是由不同程度的“统一”形成的,即有序性。关于系统有序性的研究,主要集中在有序性的内涵、有序性的评价和有序性测度3个方面。其中,在有序性的内涵方面,多是从耗散结构论中的系统熵和结构熵视角出发,揭示系统有序性的内涵及特征,进而结合物理学、信息论和自组织理论,提出了包括概率测度、微观态测度、时效质量测度等有序性评价与测度方法[5]。亦有学者在生产系统、制造流程运行、多智能体系统状态、发电产业等[6-11]不同领域进行了拓展应用性研究。纵观现有研究发现,系统有序性的识别不仅需要结合具体客观存在的系统,还要考虑影响系统变革与发展的多种要素,特别是社会组织需要考虑的因素更多。基于协同学理论的组织变革有序性识别方法为组织系统变革的有序管理与控制提出了一种新思路。

1 组织系统变革的多序参量协同机理与有序性识别框架

1.1 序与有序性的内涵

“序”的基础涵义为“排序”,或者视为系统的状态存在一定规律。现代科学中的“序”是指空间结构的规则性以及演化过程的规律性,序是一个具有整体特征的概念,单个孤立事物不能称作是有“序”[12]。有序性是一种源自于物理学中信息熵的概念,可以通过对组织系统的混乱程度进行度量,信息熵在完全序的状态下为零[13]。有序性是指组织系统组成要素间的有序的关联[14],当组织系统及内部组成要素处于相对稳定、相对协调、相对平衡时,就可以认为组织处于有序[15]。组织系统有序性是维系组织系统的基础,是确保组织系统长存并发展的关键,是评判组织系统发展水平的重要内容。

1.2 组织系统变革有序性的多序参量协同机理

由协同学可知,组织系统是序参量形成及作用的载体,是反映系统演化模式的宏观参量,除了能测量和表示子系统的协同效应,还可以对系统整体变革状态进行测量。组织系统演进过程不是由某一个要素导致的,换个角度,也就是组织系统变革是多个慢驰豫变量而形成的现象,通过各个慢驰豫变量间的相互作用,支配组织系统内部其他变量(如快驰豫变量),演进过程受到多个参量相互作用的影响。组织系统变革过程需要各参量之间的协调[16]。

实际上,组织系统中的成员之间具有复杂的协同关系,进而会产生“蝴蝶效应”,由于影响组织系统的因素具有不确定性,组织系统的发展方向在不同时期是在改变的,其中必然会存在多个序参量共同主导组织系统变革过程,引导或支配组织系统向高水平方向运动[17-18]。按照多序参量原理,在组织系统中,一般会存在个性序参量、主导序参量和理想序参量[19]。个性序参量是指在组织系统中成员或子系统在发展与变革过程中彰显的个体优势或价值体现,对组织系统变革过程有序性形成有着重要的前提作用;主导序参量是指组织系统中大部分成员或子系统所秉持的个体优势或价值体现,对组织系统变革有序性起着决定性作用;理想序参量是综合集成了组织系统中所有成员或子系统个体优势或价值体现,对组织系统变革有序性有引导作用。综上可知,3类序参量共同决定组织系统变革有序性的程度和水平,如图1所示。

1.3 基于多序参量识别的组织系统变革有序性识别

在变革过程中,组织系统内部每个序参量对变革过程的影响程度以及作用方式不尽相同,但是都存在与之相对应的实际状态与最优状态,其中实际状态与最优状态的相似程度就可以反映组织系统战略变革过程的合理性。按照协同学观点,在变革过程中,组织系统中各子系统在非平衡条件下进行多次“比赛”,其中排名靠前的子系统对于排名靠后的子系统具有一定的“指导”作用,使得其某些运动趋势得到多数子系统的认同,则此子系统在整个组织系统中占据优势地位,进而支配整个组织系统的整体演化,组织系统变革过程将从无序走向有序状态。而由图1可知,组织系统变革过程中会同时存在个性序参量、主导序参量和理想序参量,这些序参量的协同作用对组织系统变革过程起着重要作用。据此,本文认为可通过个性序参量、主导序参量和理想序参量3类协同作用的结果来判定。具体地,在3类序参量协同作用下,可形成对组织系统变革过程客观描述的具体指标,如表1所示。

表1 基于多序参量识别的组织系统变革有序性识别指标

由表1可知,3类序参量在不同组合情况下对组织系统变革存在不同的影响,即有序性的形成与变化要通过有序度、协同度和有效度3个维度来衡量和判别。其内涵及度量分别如下所述:

(1)有序度是指不同个性序参量排序的相近程度,它以不同个性序参量对应的“价值观”为评价基准,用组织系统成员的排序与理想序参量评价下成员的排序相似程度进行度量。

(2)协同度是指多个组织系统成员相互合作或联合为目标的实现,体现了组织系统整体性与关联性,通过组织成员间的协同运作可以使系统从无序向有序演进,通过对多主导序参量的复合得到新的价值参数结构,并将多主导复合序参量下的成员排序与理想序参量下成员的相似程度作为协同度。

(3)有效度是对系统变革水平的重要评价。系统变革有效度的考察本质上是变革后被评价主体的排名上升程度,通过变革使得组织系统发生显著改观,才可认为此次变革是有序的。

2 基于多序参量识别的组织系统变革过程有序性识别模型

按照图1所示,组织系统变革有序性识别需要构建有序性识别指标体系并采用多序参量识别方法。多序参量识别方法已多有介绍,本文则着重在多序参量识别结果的基础上探索有序性识别方法,且从3个方面对组织系统变革的有序性进行识别:一是构建多序参量下组织系统变革过程的有序度测量模型,用于不同个性序参量下各子系统的排序与“理想”序参量评价下排序之间的比较,把握不同个性序参量的有序度;二是构建组织系统协同度测量模型,用于各系统的协同发展量化研究;三是组织系统变革有效度测量,旨在把握变革带来的效果,这是对前两个维度的丰富和补充,使组织系统变革有序性识别更为完善。

2.1 组织系统变革过程中的多序参量识别

假设某个组织系统中有n个子系统,组织中的子系统的状态用指标体系x表示。第i个子系统的标准化后的指标值向量为:X=(xi1,xi2,…,xin)T,w=(wi1,wi2,…,win)T为指标的价值参数向量,也可以称为权重向量;设定每项指标的理想值X*=对于社会组织系统,通过不断变革努力接近理想目标,是组织发展的根本任务[20],因此,可用下式描述其变革行为:

(1)个性序参量识别。对于式(1),如果从最有利于子系统i的角度出发,可计算出彰显子系统i的优势特征的权重参数结构,即个性序参量。模型中wij为有利于体现子系统i优势的价值参数结构,其具体算法如下式所示:

(2)理想序参量识别。根据模型式(2)可得到体现每个子系统i的个性序参量。按照竞优理论,在组织系统变革过程中,可以从宏观上经过各子系统成员的“商讨”得到“理想”的价值参数结构,此价值参数结构满足以下两类特性:首先是民主性,即充分顾及每个系统成员的优势特征;其次是平等性,即每个系统成员的优势特征是公平对待的[21]。在获得各子系统的个性序参量的前提下,通过下式计算:

(3)主导序参量识别。采用2-范数定义的“距离”表征在“理想”价值参数结构下组织系统成员的评价值,如下式所示:

根据式(4)可知,d(x1,x*)是被评价的组织系统子系统i在理想序参量w*的评价值,计算出组织系统所有成员的评价值,之后根据评价值进行排序,得到“理想”排序令表示各系统成员在w*下的排名向量,yN为群体在第N个参量对应的价值参数结构下的排名向量,偏差为

式中,β是偏差系数,是向量间的最大偏差之和,利用偏差与相似系数的联系,可以得到向量的相似系数:

式中,0≤dRN≤1,CRN∈[0.5,1],CRN的具体取值用来识别序参量。在计算所得CRN中,取排名靠前的CRN值所对应的群体序参量作为主导序参量。

2.2 组织系统变革的有序性识别方法

按照有序性原理,基于上述所求得的3类序参量,可以分别求得有序度、协同度和有效度。具体方法如下所述。

(1)有序度测量方法。根据上述识别出来的多序参量所对应的评价标准,可以用于评价整个组织系统,得到组织系统中成员的评价值,将评价值升序排序,得到多个排序结构IN(N=1,2,…,L),L为组织系统中子系统的个数。对于每个组织系统成员而言是“理想”价值参数结构下的评价值顺序,w*是组织系统中各个子系统“商讨”出来的,它具有最大的群体认同度。是指组织系统成员共同认可的发展状态,代表组织系统发展的自然规律,随着组织系统成员的发展而变化。根据前文的计算,得到组织系统成员在各个个性序参量下的排序与的相似程度,就可以计算出在不同序参量下的有序(程)度。具体地,有序度的具体计算原理和方法与主导序参量的求解方法相同,可以应用式(5)、(6)求得,用α表示。

(2)协同度测量方法。对于协同度测量,可以通过式(7)对已知的多个主导序参量进行复合,即均值计算,假设组织系统变革过程中主导序参量有N个,即θ1,θ2,…,θN,则通过下式计算:

得到多个主导序参量复合结果,进而重复式(4)计算,得出在多个主导序参量复合结果下的系统群体中系统成员的排序,通过式(5)、(6)与理想序参量为评价标准的系统成员排序计算出相近程度,从而得到组织系统变革的协同度,用β表示。

(3)有效度测量方法。组织系统变革有效度是由个性序参量、主导序参量和理想序参量共同决定的综合性指标,因而可以从组织系统整体有效度着手进行测量。按照协同学观点,序参量是由于系统变革过程的能量耗散过程而形成的。据此,本文认为有效度可转化为3类序参量作用下组织系统变革前后的排名参量的变化程度,即排名向量的变化情况。首先,通过式(7)计算得到3类序参量的复合结果,再重复式(4)计算,得出在3个序参量复合结果下的系统群体中系统成员的排序;其次,通过式(5)、(6)与理想序参量的系统成员排序计算出相近程度,结合子系统成员排名变化的程度,从而得到在多序参量下组织系统变革的有效度,用γ表示。

2.3 基于多序参量识别的组织系统变革过程有序性分析

由上述计算可以得出关于组织系统变革有序性识别的结果为一组向量(α,β,γ)。根据各维度的计量结果,会有不同的组合情况,如表2所示。

表2 组织系统变革有序度各维度指标的不同状态

由表2可知,组织系统变革有序性状态可能出现8种状态,具体内涵及阐释如下:

(1)有序协同有效。它是指组织系统内部各子系统相互协作、相互支持,组织完全按照预定的目标与规则运行,组织系统及子系统状态良好,且取得了明显的改进效果。这是组织系统变革过程的理想状态,也是调控组织系统变革的目标与理想状态。

(2)有序有效非协同。它是指组织系统内部各子系统相互协作状态不高,但还能按照所设定的目标及规则运行,也能取得良好的效果。但其中存在隐患,即各子系统间的非协同状态,可能会破坏后续的有序与有效,需要重点关注并探索产生非协同的原因,并尽快调整优化。

(3)有序协同非有效。这表示组织系统各部分相互协作,按照设定的目标与规则运行,但当前没有取得较好的效果。这种状态需要具体结合组织系统的客观情况来判别。原因有可能是处于组织系统变革初期,也有可能是组织系统变革偏离了预先设定的目标,或是未能有效符合环境的要求。

(4)有序非协同非有效。这表示组织系统中各子系统间协作程度不高、组织系统运行效果不好,但各子系统的行为却表现出符合设定目标和规则。这需要结合组织系统的客观实际。原因可能是组织系统处于变革初期,或者各子系统能按照设定规则自发运行,因未能形成有效协同,变革效果未达到预定目标。

(5)协同有效非有序。这是指组织系统内部各部分协作运作,且取得良好效果,但各子系统间未能按照预先设定目标和规则运行。可能是组织系统处于成熟期或稳定期进行变革,也有可能是组织系统在变革过程中,为适应外部环境的需求,各子系统的协同运行探索出新的变革方向,这需要结合组织系统的客观实际进行分析与判别。

(6)协同非有序非有效。这是指组织系统内部各部分协作良好,但没有取得良好效果,同时各子系统间也未能按照预先设定目标和规则运行。对此状态需要结合组织系统客观实际。可能是各子系统对变革后组织系统新目标及规则的学习与实践阶段,也有可能反映的是各子系统对组织系统变革的抵制。

(7)有效非协同非有序。这是指组织系统内部各部分协同程度不高,同时各子系统间未能按照预先设定的目标和规则运行,但组织系统变革取得了良好效果。形成这种状态可能是由于组织系统当前对各子系统协作程度要求不高或过高,没有设定目标和规则或者是目标与规则要求过高,故需结合组织客观实际进行判断。

(8)非有效非协同非有序。这种状态是指组织系统变革过程呈现出无序状态,是一种表征组织系统变革失败的形式。在这种情况下,组织系统变革进入了混乱无序状态,需要进行大幅度变革与调整。

综上所述,对于组织系统变革有序性的判别与分析不能脱离组织系统客观实际,对于有序度、协同度和有效度的数值判别不能脱离组织系统变革自身特征的分析。

3 计算实例

假设M 行业系统为应对外部环境的变化需要做出组织战略调整,并已收集了M 行业系统内的40个子系统的相关数据。

3.1 多序参量识别

(1)个性序参量识别。通过式(2)计算40个子系统各自具有优势特征的价值参数结构,为避免出现极端情况,将M 行业系统的40个子系统各项评价指标分别取其扩展理想结局x*,即10%)max{xj(i)},将x*与40个子系统的指标数据代入式(2),得到具有优势特征的40个子系统的价值参数结构,即个性序参量,如表3所示。

(2)理想序参量识别。按照式(3),将表3中的数据代入,计算得到M 行业系统中40个子系统都接受的“理想”价值参数结构,如下式所示:

表3 各子系统个性序参量对应的参数结构

(3)主导序参量识别。根据式(6)可得M 行业中40个子系统的主导序参量,如表4所示。

表4 主导序参量对应价值参数结构

3.2 有序性识别结果

(1)有序度测量结果。通过得到不同个性序参量下组织系统所有成员排名向量与“理想”价值参数下排名向量的相似系数,便能确认M 行业变革过程的有序度,如表5所示。个性相似系数的统计分析结果如图2所示。

(2)协同度测量结果。通过式(7)计算得到主导序参量的复合结果,如表6所示。通过式(5)、(6)得到多主导序参量复合结果排名向量与理想序参量排名向量的相似系数,如表7所示。

表7 多主导序参量复合结果与理想序参量排名相似系数

(3)有效度测量。根据式(7)计算可得40组新的价值参数结构,并通过计算新得到的价值参数结构排名和理想序参量排名相似系数对组织系统变革过程的有效度进行测量,相似系数分布如图3所示。

3.3 结果分析与讨论

(1)有序度结果分析。由表5和图2可知,M行业中40个子系统个性序参量与理想序参量相似系数大于0.5,占比超过了90%,表明M 行业系统中绝大多数子系统都能按照M 行业设定的目标与规则运行。但大多数子系统的相似系数集中在区间(0.589 2,0.789 2),相似系数低于0.5的子系统排在第二位,相似系数超过0.8 的子系统数量较少。这表明,M 行业子系统的变革目标和对规则的认同度对于理想目标还存在差距。综合上述可判断M行业系统变革的有序度没有处于高度有序的状态。

(2)协同度结果分析。根据表6、7 的结果可知,基于所选定的3个M 行业系统变革过程主导序参量,可分别计算得到4种不同复合序参量价值参数结构,在4种不同复合序参量对应的价值参数结构下,各子系统的排名向量与理想序参量下的排名相似度也分别不同,但各相似系数相差不大。这表明,各主导序参量对子系统及组织系统整体的支配作用明显。由于最高的相似系数为0.882 1,没有超过0.9,表明大多数子系统间的协作程度相对较高,并没有达到高度协同的状态。

表6 序参量复合所对应的其价值参数

(3)有效度结果分析。由图3可知,在M 行业系统变革过程中,各子系统同时受到3类序参量的支配作用,其在3类序参量下的排名向量和理想序参量下的相似系数均大于0.75。这说明,各子系统的运行与组织系统整体不存在矛盾,一致性程度较高,可认为M 行业系统变革有效度水平不低。再由图3的排列情况可见,大多数子系统的排名情况与理想状态下的相似度大于0.85,且子系统数量占比超过了80%,其中相似系数大于0.9的子系统数量接近75%。这表明,M 行业系统变革的有效度达到了高水平状态。

(4)M 行业系统变革有序性判别与分析。由上述分析可知,M 行业系统变革有序性向量(α,β,γ)中的γ为高的状态,而其中的α和β还需进一步甄别。具体地,可以根据M 行业系统所处的发展阶段进行判别。如果M 行业属于新兴产业,则将上述有序度和协同度的状态近似于表2中的序号1或序号5的状态。对于序号1的状态,可从外部环境上继续支持,内部管理策略不变;对于序号5的状态,需要深入分析组织系统所处环境的变化,同时关注各子系统的新动向。如果M 行业是传统产业,则将上述状态近似等于表2中的序号5或序号7的状态。对于序号5的状态,需要重点关注各子系统的个性化行为,进一步判别是否形成变革的阻力,如果影响较大,需要进行调整和优化:对于序号7的状态,需要重新审核组织系统变革的目标和设定的规则,判别是否存在过高或过低,如果存在则需调整和优化。

4 结语

在社会组织系统变革过程中,组织系统及其各子系统通常会受到个性序参量、主导序参量和理想序参量3类序参量的共同支配与引导,进而决定了组织系统变革过程的有序性。应用多序参量原理,提出了一种多序参量协同下组织系统变革有序性识别方法。利用多序参量识别方法计算了不同序参量复合下子系统排名向量的相似系数,用以表征社会组织系统变革有序性的有序度、协同度和有效度。综合3个维度可能出现的状态,提出了判别社会组织变革有序性的判别规则。最后,通过示例检验了组织系统变革有序性识别与判定的客观有效性。在后续研究中,需要进一步探索动态变化情景下社会组织变革有序性识别方法与判别准则。