摘要:系统研究了管理科学研究方法的操作规划,提出了有效性规则、条件性规划和多样性规则。第一代写网代写
关键词:管理科学;研究方法;操作规则;有效性;条件性;多样性
管理科学作为一门研究人类管理活动规律及其应用的综合性交叉科学,其基础是数学、经济学和行为科学,其研究方法都具有超出一门学科的适用范围,但是,管理科学研究课题多种多样,而从事管理科学研究的人往往具有很不相同的知识背景,所以,在进行管理科学研究的过程中必须了解其方法的操作规则,否则,就可能会出现不顾研究对象的具体特点,盲目套用某些研究方法来研究复杂的管理科学研究对象的问题。在对管理科学研究方法进行系统研究的基础上。
一、 关于有效性规则
我们提出管理科学研究方法的操作规则之一是有效性,这有两层基本的含义。其一是说某一种具体的管理科学研究方法,不只适用于某个单一的领域,还应该在其他领域中具有方法论功能,能够结合其他研究领域的情况进行具体运用。这方面成功的例子是很多的。20世纪50年代初,我国首先提出并发展了技术经济学,结合国民经济建设的实际需要,进行了具体运用,在第一个五年计划期间,在156项重点工程建设方案制定和设计过程中,利用技术经济方法进行了综合分析,对提高投资效益起到了积极作用。
20世纪50年代末期,以著名数学家华罗庚教授为首的一批数学家发展了数学应用,尤其是运筹学的普及和应用,由华罗庚教授从众多的运筹学方法中,归纳提炼出能够在企业管理中直接应用的统筹学方法和优选法,并在我国化工、电子、邮电、冶金、煤碳、石油、电力、轻工、机械制造、交通运输、建工建材、医药卫生、环境保护、农业、林业等行业进行了推广和应用,取得了显著成效。
20世纪60年代,系统科学在我国也得到较快的发展。一些从事自动化控制研究的机构和人员积极向管理学科研究领域开拓,计划协调技术(PERT)、计划程序预算系统(PPBS)以及一些预测技术和决策技术等开始被引入我国,并在我国“两弹一星”及空间科学事业的发展中得到了广泛的应用,取得了明显的经济效益和社会效益。
20世纪80年代以来,在国家级科技进步奖的获奖项目中,有一批很有价值的用管理科学研究方法完成的管理科学研究成果。例如,“世界新技术革命和我国的对策”,“大庆油田开发与地面工程规划方案优选的报告”,“宝钢长江(筑库)引水工程可行性咨询报告”,“中国粮食和经济作物发展综合研究”,“中长期国家能源模型系统”,“经济系统工程和政策分析”,“中国季度宏观经济计量模型”,“2000年的中国”,“技术进步与产业结构研究”,等等。这些研究项目的完成,不仅研究结果对决策科学化起到重要的推动作用,而且在研究方法上都有不同程度的创新。
以上成功的经验,不仅推动了我国管理科学研究的深入,而且也树立了管理科学研究方法的威信,证实了某些管理科学研究方法的有效性。有效性操作规则的第二层含义,是指管理科学研究人员应该善于选择对自己所研究的领域有效的管理科学研究方法,并具备与之相适应的知识与技巧,这是管理科学研究取得成功的关键。以系统分析人员应掌握的知识为例,由于系统分析人员所起的作用是进行综合,包括理论和实践的综合,定性分析和定量的综合,行为、价值、规范研究和可行性分析的综合,以及创造性地改变或消除对系统分析的约束条件,等等。这种综合所要实现的目标,是就其本来的条件理解和描述问题,并且通过创造性地构想将来的各种可供选择的模式来增加成功的可能性。
所以,系统分析人员必须具备以下几方面主要的知识和技巧[1]:
第一,知道选择哪些次要标准来对现存的和待选择的未来系统做出估价。这些次要标准应满足的要求是:有充分的理由表明是和系统的首要标准正相关的,而且要比首要标准更容易测量,例如安全性、增进健康、有效性、经济发展、商业投资中的成功,以及较好的通信交流,等等。
第二,知道选择或创造什么样的定性或定量系统分析工具来进行行为、价值和规范研究。一些定性分析方法,包括政策战略、决策模型、价值分析、非纯理性因素、政治因素、不同文化间的交叉影响、未来研究等等,还需要考虑很大程度上无法定量描述的社会和心理现象,分析可行性(经济的、技术的和政治的),必须了解基本的研究范畴(行为、价值和规范)。
第三,知道如何更科学地对待妨碍系统分析工作的各种约束条件,如价值观、时间、资源、距离、知识水平、工具和技术以及政治可行性,等等。在分析工作中力争做到以下能对系统作出重大改进的几点:确认哪些约束条件在起作用;创造性地扩大选择范围来改变和消除这些约束条件,或者在分析中将时间因素包括进来以便在将来做到这一点;在约束条件给定的情况下,提供规范的模式或指导原则从而更为有效地达到系统的目标。
第四,知道结果和结论是采用什么方法获得的,系统分析的研究方法论有三个相互关联的基本范畴:行为研究;价值研究;规范研究。行为研究解决的是“是什么?”的问题;价值研究回答“喜好什么?”;而规范研究要解答“应该是什么?”。在分析中必须处理好这几个组成部分间的关系。一般说来,按照一组明确的价值标准,它能提供更有科学依据的和经过更全面考虑的选择。
第五,有关系统的“隐含”的知识。这些知识随着所要解决的问题、使用的技术、获得的发现以及向决策者所提的建议的不同而不同。如要解决在生产、配置活动中的多阶段决策,需要的模型或技术多为动态规划,研究者要熟悉计算机科学和概率论等方面的知识;要解决计算机系统转换的概率,需要建立随机模型,要有矩阵代数、微积分等方面的知识。这里还应包括分析人员对他们自己“隐含”知识所起作用的理解。
第六,既理解理论和实践之间的区别,同时又能把它们结合起来用于系统分析。在解决实际问题中应用系统分析需要遵循科学规范和依据理论的框架,其有效性需要相应的系统改进来证实。当系统分析人员使用具有创新性和试验性的方法时,他们觉得很难把这一事实告诉政策制定者。这就要求系统分析人员不仅要善于创造性探索,还要善于取得决策者对创造性探索的理解和支持。
第七,知道系统分析和政策过程之间的联系,政治信誉和政治能力都高度依赖于决策技巧。系统分析在帮助政治家变得成熟起来方面是很起作用的,因为它为他们提供了更好的工具和研究成果;系统分析也可以为广大选民提供帮助,帮助他们对共同关心的问题做出更加科学的分析,而当问题的复杂性超出广大公众把握的程度时,所谓民主是有缺陷的。
第八,知道如何不断地检验和改进作为宏观社会工具的系统分析。系统管理人员很可能成为影响作为因变量的人类系统的质量和稳定性的最基本的独立变量。他们要辨别、分析和明智地处理其他的内部变量并对外部变量做出反应,这里涉及到对知识、人、技术的管理。
第九,了解自己的价值观。当发生价值对抗时,总是会出现“在这个系统分析中,我应为谁的价值标准服务”这个难于回答的问题,这种自我了解表现为分析人员的明智的内部综合。管理者、决策者、服务对象、工人、反对者、分析人员,都会在同一问题中表示出不同的和各自的价值观相联系的看法。研究者为一个特定的人类系统承担责任和工作的认真程度,与其本人的价值观关系极大,如果不能做到遵奉自己的价值标准,至少应该知道自己在为谁的价值服务。
二、 关于条件性规则
将一门学科的原理和方法应用于其他领域,特别是把某些自然科学的研究方法应用于社会领域,这是当前管理科学研究中经常出现的现象。其实,这里有两个方面的问题需要认真研究。第一个问题是推广应用的根据。一种理论、规律本身的适用范围,既是推广应用的根据,同时也限制了推广应用的范围。任何一种具体科学的理论,即使是综合性、基础性的理论,也只能在该理论的限度内,亦即在其起作用的范围内进行推广应用,超越理论的限度所规定的范围,势必造成某些消极后果。模型方法是应用甚广的一种管理学科研究方法,在其应用于某些领域的研究中可能产生的问题也是不容易忽视的。比较突出的是:把模型和现实混为一谈;陷于过多的数据、参数而不能自拔;歪曲事实以削足适履地适应模型;用封闭的手段来处理处于动态和开发状态的事物的倾向;错用模型而付出机会成本;等等。即使是系统分析这样方法论性质很强的方法论学科,在其具体应用上,也可能由于忽视它的应用范围而带来一些问题。根据系统分析专家的意见[2],下列六类问题,简单地应用系统分析的简单合理的模型和工具是解决不了的。
一是带有极强政治色彩的问题,诸如争取舆论、保持联合、巩固权力、建国方略,等等;二是具有深刻社会含义的问题。举例来说,尽管系统分析在改进和设计有效后勤保障系统方面极为成功,但在如何对付各种族隔离和种族歧视问题时却显得软弱无力;三是在决策过程中超理性因素起着重要作用的那些问题;四是在做出不同选择时,必须在价值观念(偏好)和实际价值(效用、价格)之间加以权衡的问题;五是当解决问题时所希望的战略不是考虑系统各部分之间的平衡,而是要对现存系统进行激烈改变所面临的问题;六是当不能经过现有组织,而必须通过新的机构贯彻执行某项政策时所面临的问题。“一切方法论,甚至最明白不过的方法论都有其局限性。”[3]费耶阿德的这一观点是不无道理的。
第二个问题,是被应用领域本身的特点。其实,把自然科学研究方法应用于社会科学,不仅仅是一种引进,更是一种结合、一种创造。自然科学与社会科学之间的差别是客观存在的。社会科学所研究的社会,不仅包括人与自然的关系,而且还包括人与人之间的系统,其“人文”科学特点是极其明显的。因此,对社会系统的研究,从一开始就面临极为复杂的问题。社会科学的理论概念往往只适用于特定的文化或社会制度,而且只有在这种特殊条件下才能与实际测量值相符。由于社会科学的教化功能,它在塑造人格、改变人们的思想状态、价值观念和行为方式,形成新的社会关系等方面都起着重要作用。
当人们一旦发现被某种社会科学理论误导以后,往往容易产生逆反心理,在这种情况下,理论的预言作用是很有限的,更谈不上公认的可接受性标准。就是自然科学中普遍适用的实验方法在社会科学的研究中也会面临许多具体问题。著名科学哲学家卡尔纳普曾举过一个有趣的例子:“对纽约市断水供应会是一个很有趣的实验,人们会不会狂暴起来或者变得无情呢?他们是否会试图组织一次革命反对政府?当然,没有任何一个社会科学家会建议进行这样一个实验,因为他们知道社会不允许他们这样做,人民不允许社会科学家拿他们的必需品的需要来开玩笑。”[4]自然科学与社会科学存在着差别,并不意味着它们在研究方法上不能相互借鉴。
重要的是,要注意社会问题的特点,找到引进方法与研究对象的最佳结合点,进行创造性的开拓。比如,协同学在社会系统中的应用就取得了显著的进展,其概念和方法应用于社会现象的研究,有两条基本的途径:一条是通过结构的类似性进行定性的讨论,这方面较重要的成果是协同学的创始人H.哈肯所著的《协同学———自然成功的奥秘》一书;[5]另一条途径是运用详细的定量的数学方法进行研究和定量计算,这方面的工作导致了协同学与社会学的结合,在20世纪80年代开拓了一门新兴的科学研究领域———定量社会学,其成果集中反映在德国学者韦德里希(W.Weilich)和哈格(G.Haag)合著的《定量社会学的概念和模型》一书中[6]。这本书的出版,标志着社会学开始从定性走上了定量化的道路。
三、 关于多样性规则
由于研究方法必须和特定的研究对象的内容本性相符合,并且客观规律转化为思维方法要经过主体的中介,因此,研究对象的复杂化,研究主体的差异性,实践活动的多样性,方法对于理论的相对独立性,等等,必然要求管理学科研究方法的多样化,要求把方法多样性作为管理科学研究所必须遵循的基本操作规则之一。
在管理科学研究中,方法的多样化突出地表现在以下几个方面:第一,多层次化。多层次化的第一层意思,指在从事一项具体的管理科学课题研究时,所运用的方法可以分为几个不同的层次:首先最高层次的哲学方法,这是在一切科学研究活动领域内普遍适用的。
其次是跨学科研究方法,例如系统方法,等等。再次,在各门具体科学中适用的方法,如在社会科学中普遍适用的问卷调查法、访谈法、抽样研究法、文献研究法,等等。多层次化的第二层意思,是指研究同一类型的管理科学研究课题,研究对象的层次不同,则所使用的研究方法也不尽相同。譬如,在预测研究中,常用的预测方法有100多种,若按要素分类,有定性预测方法、定量预测方法、定时预测方法、概率预测方法;按功能分类,则有规范型预测方法、探索型预测方法、反馈预测方法,等等。
目前,预测工作已在多层次、多领域、多行业中初步开展,市场预测方兴未艾,长期预测已经起步,预测工作在某些领域初步形成制度,在管理学科研究与实践中,预测工作占相当大的比重。根据对各省、市、自治区、部、委、计划单列市和部分骨干企业进行调查[7],在不同层次研究对象的预测中,所使用预测方法的技术的情况是不尽相同的。在高层次经济预测方面,以国家统计局为例,主要应用数量经济模型(300次以上),其他有投入产出模型、回归分析、自回归、移动平均、分解预测以及主观概率法等。在中间层次预测方面,部门以化工部为例,常用方法主要为投入产出模型、回归分析、鲍克斯—詹金斯(ARIMA)模型、移动平均以及主观概率法等。省、市、自治区以广西、吉林为例。广西各种方法的应用次数排序为回归分析、指数平滑、数量经济模型、主观概率法、趋势外推、多变量时间序列模型、专家会议、抽样调查、相关树、自回归、类推法、移动平均、投入产出模型、德尔斐法等;吉林各种方法的应用次数排序为数量经济模型、回归分析、专家会议、系统动力学、投入产出模型、相关树、指数平滑、移动平均、抽样调查、德尔斐法等。在低层次预测方面,以江南造船厂为例,各种方法应用次数的排序为专家会议、类推法、移动平均、主观概率法、指数平滑、回归分析、德尔斐法等。
第二,具体化。方法的具体化,是指在管理科学研究中,既要遵循某些共同的方法论原则,又要在每一门学科甚至每一个课题的研究活动中,努力发展、提炼、创造适合本学科或具体课题所需要的方法。以航空航天部710研究所、西安交通大学、上海交通大学、中国科学院系统科学研究所合作完成,获1987年国家级科技进步一等奖的项目“人口系统定量研究及其应用”课题为例,1978年以来,我国控制论、系统科学领域的多位专家,应用现代控制理论、系统工程和计算机技术,对我国人口发展过程进行了广泛深入的定量研究,取得了突破性进展。
该项成果已总结并撰写为多部著作,在国内外广为出版发行,包括Population Problem inthe Context ofModern Science、《人口控制论》、《人口分析与规划》、Population Control in China、PopulationSystem Contend等,为国家和地方制定人口政策、人口规划和社会经济生态等总体发展规划,提供科学理论和定量参考依据。更重要的是,这项研究在理论上建立了一门新的具有中国特色的管理科学研究领域———“人口系统科学的理论与方法”,它既不同于以定性研究为特点的经典人口学、社会人口学,也不同于以定量研究为特点的西方人口统计学。人口统计学强调人口过程的定量“描述性”,而人口系统科学在定量描述的基础上则注重人口系统的“控制性”研究。在研究方法上,人口统计学以微观研究(如各种人口参数的平滑、外推、内插技术)居多,而人口系统科学则注重研究人口系统行为的总体演化、受控状态的变化等。在研究对象上,人口统计学主要研究稳态人口,而人口系统科学由于引入了控制理论、系统工程和更为深刻的数学工具,开拓出许多新的概念、方法和结果,可用于非稳态人口研究。就是对于稳定人口的研究,人口系统科学也比人口统计学更为深刻。
因案的优选问题,可以使很多定性因素得到量化。同时也可以综合考虑多方面的影响因素,较传统单目标的决策方法更能如实反映企业资本结构的实际特性,使融资决策更趋科学化,在实践中有很高的应用价值。第四,本文研究采用的方法可应用于其它公司企业的资本结构方案优选,只是在确定评价指标体系及定性、定量指标的隶属度确定等方面要根据实际情况进行具体分析。第五,在使用多目标模糊优选模型作资本结构决策的过程不可避免地存在一些主观因素,但是这些并不影响模型的正确性和可行性。企业在进行资本结构决策时,还可以结合引言中提到的常规方法,以作必要的补充。
参考文献:
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