马奇论组织学习

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为了探索这些新发展的某些方面，我会看看有关学习的观念。我即将列出的很多观察也适用于其他适应模型，例如，变异-竞则进化模型。我选择以学习为例，其实没有什么特别的理由。

学习的两个含义

就像其他适应形式的研究一样，经济学（以及其他）取向的学习研究面临的一个问题就是：学习有两个相当不同的含义。我们有时使用“学习”一词指代结果改善，按照这个用法，当某个人增强了自己做某件事情的能力，我们就说这个人学习了。经济学中传统的学习曲线，学习的本质含义就是如此。用经济学的话语说，学习就是单位产出的成本下降。

学习的另外一个定义指对信息的反应过程。通常，我们把学习定义为包括一系列步骤的过程：采取行动，监控行动结果，解释行动结果，改变行动倾向。通常，我们假定，如果行动结果被评价为成功的或者令人满意的，那么日后重复这一行动的可能性就增加；如果行动结果被评价为失败的或者令人不满的，那么日后重复这一行动的可能性就降低。

学习的这两个含义都有用，都导致了重要的适应研究。问题在于，有时这两个含义会混淆。改善学者有时假定改善源于特定的学习过程，而过程学者有时假定他们描述的过程一定会导致改善。通常，两种假定都得不到保障。

我将从过程角度讨论学习，也就是，把学习看做一个过程：监控经验并据此改变行动倾向。这一过程是否导致改善，是需要解决的一个问题，而不是仅仅从语言学上假定就可以。

针对组织当中的经验式学习，我们有三大组问题可问。接下来的讨论中，我将集中探讨每三大组问题各自其中的几个方面。第一组问题与学习过程的本质有关：组织如何从经验中学习？组织如何解释历史并把那些解释应用于未来？组织如何记录、提取那些解释？第二组问题与学习的生态学特点有关：不同组织之间的学习存在交互作用，个体组织的学习路径怎样受到这种交互作用的影响？在组织向环境学习的过程中，环境如何向组织学习？第三组问题与学习过程的明智性有关：什么条件下的学习过程导致明智的结果，什么条件下的学习过程又导致不明智的结果？学习会犯哪些错误，能做些什么预防或者纠正这些错误吗？

从模糊的历史中学习

组织如何从历史当中作出推断、吸取教训？答案就是，建构历史解释。组织偏爱可靠的——也就是共享的、公认的——历史解释。不一定是有效的解释，但一定是共享的解释。面对模糊的历史，如果有多个行动者共享同一解释，那么行动者就会获得信心，并且容易把信度等价于效度。组织追求信念的一致性，另一方面，组织内部存在亚文化，而亚文化会妨碍组织追求一致性。在组织内部，让亚文化得以存在的是冲突和竞争。如果组织既追求一致性又允许多样化，那么组织学习就会出现这样一种状况：大家对大部分历史有着一致的解释，但是不同的亚群体对小部分重要的历史有着不一样的解释。

学习当中的信息加工局限性和推断局限性与理性分析当中的一样多。如果谈到理性选择，我们的信息加工能力有限，那么理所当然地，谈到学习，我们的信息加工能力也有限。为了学习，组织需要知道发生了什么事情，为什么发生这种事情，所发生的事情是否令人满意。一般地，组织必须从非常小的模糊的历史样本中提取信息。上帝是蹩脚的实验设计者，很多变量没有加以控制，很多变量没有加以观察，很多变量互相关联。

心理学研究当中有充分证据表明，人类对历史的解释存在局限性。人类观察者倾向于夸大人为因素对历史事件的影响。如果某件事情发生了，一定是某个人想让这件事情发生。人类观察者倾向于夸大历史事件的必然性。对于实际发生了的事情，人们往往把当它成必然结果，而很难把它当做若干可能性（可能性也许还非常低）当中的一个。人类观察者运用非常简单的规则解释历史。例如，他们认为大果一定有大因，尽管我们的大部分研究告诉我们很多大果实际上是由小因经过多个积极反馈回路的放大引起的。组织认为应该在结果的附近寻找原因，尽管我们的研究告诉我们结果和原因之间往往隔着十万八千里。

人类似乎过度解释单一事件。人们往往从单个案例研究中提取很多意义，比大多数专家认为能够提取的还要多。例如，显然，人们不仅从行动的终极结果中学习，而且从行动过程中学习，人们之所以重复某一行动也许不是因为行动的结果是好的而是因为行动的过程让人快乐。人们从结果预期中学习，把预期当做结果，因此，高期望往往具有和成功结果一样的学习效果。

英格玛·比约克曼（Ingmar Bjorkman）指出，他所观察的数家芬兰企业，第一笔海外投资决策都很慎重，花费好长时间，分析大量数据，反复斟酌、反复讨论，当然还有很多担心，直到做出最后决定，可是，第一笔投资结果远远未见分晓之前，他们很快又做出几个类似的投资决定。比约克曼对这一现象的解释是，决策制定者通过决策过程实现自我感——这样的决策是我做出来的，我觉得很享受，所以，我再做几个。

历史和学习之间的桥梁是解释，而历史和行动之间的桥梁是规则。规则编码历史，积累知识。规则反映经验，反映组织战争的和平条约，反映实务的不断改进。因为对于组织研究以及组织中的学习来说规则至关重要，所以理解规则是怎样被激活的、怎样被应用的就特别重要。规则告诉行动者做什么，但是很少与情境精确匹配。结果，规则和规则遵循就有很大的模糊性，我们需要确定具体的某个情境应该应用什么规则以及具体的某个规则到底有什么要求。

规则编码历史，随着经验而变化。因为规则是变化的，所以对于新的行为学取向企业理论来说，研究规则的长期动力学就显得非常必要。例如，马丁·舒尔茨和周雪光，采用危险函数与事件历史分析法，分析了某组织的规则发展历程。核心问题是：对于组织的某条规则来说，某次修订是会增加还是减少下次修订的可能性？是会缩短还是延长从这次修订到下次修订的时间？我们很容易想出一次修订为什么会减轻修订压力的原因，我们也很容易想出一次修订为什么会增加下次修订可能性的原因。例如，计算机软件，以及诸如此类的各部分高度相互依赖的系统，就属于后面一种情况。在这样的例子中，修订解决了一些问题，又引入了更多的问题，所以每做一次修订，就增加了下次修订的可能性。

在学习者生态圈中学习

生态学习的基本观念是，学习镶嵌在一个学习马赛克中：一方面，任何一个单元同时都在数个不同的维度上学习，而且那些维度以复杂的方式交互作用着；与此同时，任何一个组织都由很多个体组成，每个个体都在学习，不同个体的学习存在交互作用；很多组织又构成一个社区，每个组织都在学习，不同组织的学习也存在交互作用。

由于学习的生态学本质，所以组织容易陷入一个非常著名的陷阱，那就是所谓的“胜任力陷阱”。个体和组织从经验中学习应该使用什么技术或战略，与此同时还在所使用的技术或战略上积累胜任力。假设个体或组织使用某项技术或战略得到了好结果，那么个体或组织就会再次使用这项技术或战略。使用的次数越多，就越胜任；越胜任，获得好结果的可能性就越大；获得好结果，就会再次使用……如此循环下去，行动者很快就会对某项技术或战略情有独钟，这项技术或战略也许是最佳的，也许不是最佳的，但后面一种可能性更大。胜任力陷阱（或者较专门化陷阱），是适应系统比较常见的一种路径——依赖式次佳状态。

詹姆斯·马奇

斯坦福大学商学院人力资源管理与经济学名誉教授。马奇很早就成为学术界公认的大师，他在早期职业生涯中所写的两本书——与诺贝尔经济学奖得主赫伯特·西蒙于1958年合写的《组织》，以及与理查德·赛尔特于1963年合写的《企业行为理论》，是组织研究的经典之作。