日前,我将全胜经营学资料发给一位在日本攻读知识管理博士的朋友。她站在国际管理理论发展的前沿,认为全胜经营学符合国际管理理论的最新潮流。特别是,全胜经营学是一个建立在中国人思维模式的前置假设之上的,因此可以避免西方管理思想的缺陷。从这个角度讲,全胜经营学问世具有决定性的意义。征得朋友同意,特将此邮件发布在博客上,以供各位网友参考。
你好!很高兴收到你的来信!
呵呵,我们这里基本没有什么暑假,工作和休息都是跟着研究调查的日程走。一会儿再跟你说我的研究情况,先聊聊你的新成果。 :) 今天一直在企业,我抽空简单学习了一下,还没来得及再三细细研读。很受启发,觉得想说的话挺多的,暂时先说一点吧。内容比较散,请见谅。 最近其实管理界有一个很明显的趋势,就是从西方的思维模式开始向东方的思维模式转移,其中有些内容与你的理论正好有所呼应。从你所说的“可精细划分的知识体系”还是“动态发展过程和实践活动”这一认识论基本分歧说起吧。起于西方的认识论发展到今天,已经到了“第二代认知科学”(2nd Generation)的时代,提倡Embodied mind/Embodied Knowledge。以瓦雷拉(Varela)等人为代表,结合西方认识论和东方的禅宗/大乘佛法理论,提出“知识是具身化的”,换句话说就是认识不是个先验的逻辑能力,而是一个动态的,发展的Enactive过程。他们的理论是当前世界比较主流的思想,刚好能够成为你的理论的旁证。(国内可能不是很容易见到瓦雷拉的书,书名叫The embodied mind: Cognitive Science and Human Experience. 也许有一定借鉴性,你找找看,实在没有的话我看看能不能想办法。这本书被西方人认为是很难的一本书,但对于我们中国人来说还是读起来比较亲切的。) 我这里还有一个有趣的比喻对应你的理论。“组织生态学”的观点认为,组织是要接受自然选择的,在组织族群(Cluster)中符合生物的客观规律,只有天性优良的组织才能残存下来——而在这个过程中人力是渺小的。但用你的理论来看,“无为而治”事实上正是将生态圈中的组织“提高免疫力”的一个办法。并不是去对应特定的危险,天敌,病毒还是别的什么,而是让经营者将组织自身变成一个百毒不亲的强壮体,能够在任何生态环境中生存下去。这样理解对吗?其实,老子认为“以智治国,国之贼”,其实正是对西方头痛医头,脚痛医脚的管理方式的一种批判。关于全胜经营学,最后我想说的是,当前中国的管理界无论从理论上还是咨询实践上,都有很多gap(缺陷,下同)存在着。这些gap导致国内的经营者(也就是我们的客户)对管理保持一种饥渴却不信任的态度——饥渴是因为有效的管理的确可以提高公司的效率从而获得经营成功,而不信任却是因为我们太缺乏真正立足于中国的“治愈病例”了。“你凭什么这么说?”“你凭什么说你所说的理论也适合我?”从西方科学体系诞生的管理学很难给中国的聪明头脑解释清楚这两个问题。甚至,我们在填平一个gap的时候,用的工具或方法往往也是建立在另一个gap之上的:作为管理学诞生基础的西方哲学,西方社会基础认知,西方科学体系和研究方法与我们存在相当大的差异。换句话说,因为我们与西方或日本的“pre-assumption”(前置假设,下同)也就是作为根本的假设前提都不同。比如欧美人认为“时刻给出清晰明确的命令”是老板必须做到的事情;日本人认为“进入一个公司就是嫁给一个公司,终生劳务制无需质疑”等等。当这些毋庸置疑的问题都需要质疑的时候,我们会发现自己实际上是在悬空,就造成了既存管理学在中国解释不清楚很多问题的现象。从这个角度来讲,全胜经营学的问世是很有决定性意义的。它是建立在我们中国人独特的“Pre-assumption”之上,可以不必站在另一个gap上就能填平当前的gap。衷心盼望全胜经营学能继续发展下去,因为说实话,这是一个太大的工程,你发来的3篇文章还远远不够。当我们要撤换一个基盘,就必须保证我们的新基盘能使上面全部的工序都健康运行起来。老子认为“常无以观其妙,常有以观其徼”,这就是战略和战术的问题。当前的全胜经营将“有”(科学化数据,流程等)化为“无”,提供了良好的经营思想和战略,而之后要如何从无中生有呢?也许,“我当前应该怎么做”才是经营者们最关心的问题。前面至少,还有一半的路要走。 说说我自己吧。我的研究进展也还不错,最近开发了一个新的知识管理模型,正在日产自动车(就是我们说的尼桑),日立,NTT,东京海上(日本最大的保险公司),OKI电器等企业进行试用。你原来做过知识管理总监,也一定很了解,经典的传统知识创造模型(SECI理论)虽然在世界上声誉很高,但很多企业都认为很难在实际项目中应用起来。我把这个模型从概念模型转化到Activity Map的行动模型,就可以让无论高层低层的项目管理人员都能立刻找到自己的位置和工作。现在试用的过程中,很多企业和咨询公司(比如NTT Data,富士施乐知识管理公司等)都觉得还挺有用的,呵呵,我也在收集更多证据和改善提议,再成熟一些再跟你聊吧。^_*