时间:2024-04-24
李宁 潘静洲
传统的组织主要依靠正式的组织结构来完成组织内协作,其显著特征是金字塔式的科层结构——不同部门、岗位有着明确的职能分工、权力和责任。基于科层制的组织结构往往分工明确、规章完备,协作目标与任务、权责都是自上而下来传递的。这样有助于组织在目标明确、达成手段清晰的条件下高效运行。然而,在数字经济时代,面对高度不确定性和动态变化的外部环境,传统的组织协作和人力资源管理模式往往无法满足企业业务快速迭代、不断创新的需求。原有的自上而下、泾渭分明的正式协作逐渐被组织内部非正式的、自发产生的、跨层级和跨部门的网络协同协作取代。
近年来,越来越多的企业致力于通过变革组织结构来保持组织活力,提升部门协同效率,激励员工的工作动机与创造力。新型的组织形态不断涌现。比如以京东为代表的“积木型组织”、以阿里巴巴为代表的“平台型组织”、以海尔为典型的“倒三角组织”等等。随着区块链技术的发展及互联网向Web 3.0的升级,人们提出了DAO(Decentralized Autonomous Organization)的组织形态——基于区块链技术的去中心化自治组织。总之,越来越多的企业认识到传统的科层制组织结构的局限,甚至提出了“大而不倒”(“Too big to fail”)的观点。基于外部环境和业务特点来进行动态的组织形态变革几乎成为创新组织的共识。那么,什么样的组织形态是最理想的?适合自己组织的变革方向是什么?这些问题还缺乏理论和现实的指导。本文试图回答这些问题,并提供相应的量化工具。
新型组织结构的一个共同特点是打破传统金字塔式的科层结构,鼓励自发的、跨层级和跨部门的协作网络,使组织能够更快地应对环境的变化并展现出更强的创新能力。如果将组织比作一座冰山,组织的科层结构、上下级汇报关系、部门职能分工等信息往往代表了浮在水面上的显性因素,而隐藏在水下的往往才是决定组织能力差异的关键因素,更能反映出了组织的本质。
任何组织均可看成是一群人组织起来、相互协同、完成共同目标的集合体。因此,相对于静态的科层结构,组织成员之间的协作、信息交换、人际互动的特征和模式更能反映组织的本质。图1展示了某个头部互联网企业一个部门在某个时间节点的协作网络图。从中可以看到员工之间的协作已经打破边界,呈现出明显的网络化特点。虽然这个企业具有传统的组织构架,员工分属于不同的部门(相同颜色代表同属于一个部门),但是为了应对多变的外部环境,部门中存在着大量的跨部门协作。如何管理跨部门协作一直是企业面临的一个痛点问题。传统的组织管理工具的一个局限是无法准确地掌握跨部门协作的关键信息,例如哪些部门之间存在协同困难,在跨部门协作中存在哪些关键节点等。如果组织无法掌握这些关键信息,也就无法提出针对性的有效措施进行管理。例如,某两个部门之间经常存在一些信息传递、协作的关键节点,而这些节点不一定是诸如各部门领导这样在组织中担任重要职务的人,反而可能是一些被忽视的“隐形人”。如果能够将组织协作网络可视化,便可将组织内的关键节点直观地呈现出来,那么就可对其进行更具针对性的管理和激励。
从时间维度来看,相对于静态的正式组织结构,组织的协作网络结构具有高度的动态属性。随着经营环境的变化,组织网络结构可以很灵活地进行动态调整,进而实时反映组织的运营模式。尤其是在复杂多变的环境中,这种调整的速度往往远远快于正式组织结构的调整。 例如,我们可以观测到为了完成某个项目目标,在某一个时间点生成一个新的小协作网络,并在项目目标完成后解散。因此,每个企业都可以看成是一个动态的复杂的网络。组织的网络特征和协作模式,一定程度上反映了组织内部一些深层的信息和特质。将组织协作关系以网络的方式可视化后可以为组织结构调整提供重要依据。亚马逊创始人贝佐斯提出两个披萨理论,即如果两个披萨不够一个团队吃,这个团队就太大了,需要拆分。将组织视作一个网络可以更精确地发展这一理论——一个团队如果内部存在两个相对独立的协作网络,说明这个团队的设计可能存在问题,可以通过实际网络结构特征进行重新调整和拆分。
从本质上看,任何组织都具有两种协同模式:一个是“科层制协同模式”,即基于组织结构的正式协同模式;另一种是“自适应协同模式”,即基于人际互动的非正式协作网络。前者是基于组织设计的正式协作模式,是组织正式规定的协作方式。后者是在完成业务任务过程中真实发生的协作网络,往往是逐步演化、自发形成的。无论是传统的制造型、服务型企业,还是新兴的互联网企业,都采取了正式的科层制协同模式和自适应协同模式。即使是谷歌、腾讯、阿里等以扁平化著称的互联网科技企业也存在正式的科层结构,规定了组织成员的层级及所属事业单元、部门、团队,以及汇报关系等等。可见,任何公司都无法完全脱离科层组织结构的限制。高科技公司所推崇和追求的新型组织模式,就是将正式的科层组织结构与为了达成组织目标而产生的自适应协同网络相统一的过程。实际上,先前的组织理论已经指出了现代企业组织模式所具有的双元属性,组织存在正式的科层组织结构和非正式的网络模式,二者相互依存,共同影响组织的运营和管理。
当传统组织面对常规性的工作任务时,往往依赖于正式的工作网络和科层制结构,而正式组织结构没有涉及或无法解决的协作问题,则往往通过非正式组织网络来完成,如人际交往或非工作的互动(例如人际关系网络)。但是在数字经济时代,高度不确定性和对组织变革与创新的需求下,自上而下的金字塔式的组织模式已经无法完全满足组织协同的基本需求(例如跨部门、跨层级协作,临时项目团队等),非正式网络结构在其中将会发挥更重要的作用。因此,在许多新型组织模式中,组织的网络属性和特征已经成为组织的显著特征。同时,正式的科层结构在一定阶段内是相对稳定的,这种相对静态的组织结构往往滞后于组织的动态发展,无法准确地反映出当前组织运营、任务协同的实际需求,而非正式的协作的深层网络结构是高度动态的。企业的大部分内外部变化,包括组织变革、兼并重组、应对危机、拓展新市场和开发新产品等关键事件都会影响组织成员之间的信息交流和协同管理,并反映到协作网络模式和结构的变化中。换言之,协作网络是高度动态的,这种动态属性可以准确地反映组织模式变革的关键信息和轨迹。科技的进步与企业数字化的进程更加凸显了这一属性。比如,人们开始广泛使用钉钉、飞书等数字化工具进行协同办公,或者使用腾讯会议、云视讯等云端服务进行远程会议,使用云文件来共同编辑文档,“素未谋面”的不同部门的员工可以无边界地实现数字化协同。从这个意义上讲,数字化的进程也在推动员工之间非正式网络的发展,并且在组织协作中发挥着越来越关键的作用。
然而,大多数组织内部成员之间的网络连接是隐形的,组织缺乏有效的工具和数据来源将组织网络描述、测量出来,进而主动地优化组织结构来提升管理效能。这是传统企业一直以来所面临的难题。不过,随着企业数字化进程的推进,越来越多的数字化工具被引入组织管理中,例如新兴的协同数字化工具、项目管理工具、音视频会议工具等。这些数字化工具可以自动记录组织管理活动及员工之间的协同互动行为,存储海量的行为大数据。这些数字化工具的后台数据可以视为近乎全量的员工行为大数据,是组织内提升管理效能的重要资产和核心竞争力。组织可以通过大数据和智能分析方法将这些看不见的深层网络关系描述出来,并进行相应的管理和优化。这就为将正式的“科层制协同网络”与非正式的“自适应协同网络”的可视化、数字化,进而进行深入分析,提供了可行的测量工具。一些崇尚变革的互联网企业已经开展了这样的探索。例如,微软、谷歌等企业已经在组织内部广泛地应用协作网络分析,通过分析优化成员、部门、跨部门之间的协作网络提升组织效能和更好地进行人才管理。
科层制协同模式(正式的组织科层结构)和自适应协同模式(非正式的组织网络结构)可以视作组织的一体两面,正式的科层结构和网络结构存在着相互影响的动态关系。因此,在动态环境中,组织模式面临的一个问题是:正式的相对静态的科层结构和隐藏的动态的网络结构一致性的问题。现实中,组织有可能出现科层结构与网络结构的不一致甚至矛盾的情况。
图2(左图)显示了组织科层-自适应模式的双元属性,以及组织内每个成员既有科层属性(a归属于A部门)也有网络社区属性(a归属于社区1)的情形。如上所述,组织的科层结构影响成员之间协同连接的建立和信息交流的方式。因此,在传统的组织内,组织网络的社区结构和科层结构具有较高的一致性,即当员工之间的协同交流主要是在所属部门展开的,不同部门之间的协同较为稀疏,网络的社区是基于组织正式的科层结构形成的。在此基础上,员工a属于A部门,也属于社区1,而A部门中的员工和社区1的成员基本上是重叠的。然而,也存在因为组织变革、部门设置不合理等因素(见图2,右图),造成科层结构和网络结构不一致的情况。例如,A部门的2名员工和B部门的3名员工共同开发一项新技术,这些员工在组织网络中属于社区4,而社区3和A部门、B部门只有较少的重叠。在这种情况下,科层组织结构和组织网络结构存在不一致的情况。
图3展示了某企业部门的协同网络结构。图中的颜色划分代表了员工的科层部门属性,不同部门的员工在网络图中具有不同的颜色标识。灰色的区块代表了基于实际组织网络协作关系识别出的网络社区。从图上可以看出有些部门的科层结构和网络结构具有较高的一致性,这些部门的绝大多数员工同时属于某个网络社区。例如产品转化部门(橘色)和新产品开发部(蓝色)的员工基本上都属于两个相对独立的社区。这种一致性反映了在这些部门中组织成员的协同交流是基于组织构架展开的,同属于一个部门的员工之间有相对紧密的协同交流关系,不同部门之间的协同关系相对较低。相反,DTA开发平台部门(绿色)的员工在网络结构上分属于两个不同的社区,一致性相对较低。这种不一致反映了该部门的员工虽然属于同一个部门,但是存在相对独立的两个业务单元,员工之间的协同交流围绕着这两个业务单元展开。
基于组织协同双元性的组织变革
组织协同双元模式的耦合度可以作为组织形态变革的风向标。这是因为组织的本质是通过协作来完成组织目标,组织形态变革的目的是提升组织内的协作效率。当组织协同双元模式一致性较低时,反映了组织自适应网络结构和组织正式科层结构的不匹配,说明正式的科层结构已经不能很好地支撑组织内的协作了。这种情况下,组织需要主动进行组织变革。例如,企业可以将两个具有紧密联系的部门进行合并来降低两种结构的不匹配度。此外,不一致也可能造成过多的协调沟通成本,进而影响组织的效能。例如,当双元结构不一致时,员工需要进行大量的跨部门和跨层级的信息交流,使得信息传递效率降低,并产生额外的沟通决策成本。但是,适度的不一致也可能促使不同部门之间成员进行信息交流,提升组织内部异质性信息的整合,进而促进创新。所以,也并不是说双元模式耦合度越高越好。理想的组织形态应当具有适当的差异性,这有助于组织活力的提升。
从微观的角度来看,组织双元模式的一致性也会对员工个体行为造成影响。例如,一致性会影响成员之间的协作行为,影响人与人之间协同的动机。不一致带来的更多的跨部门协同会增加协同成本,但同时也能增加员工获取信息的广度。额外的沟通成本也有可能影响员工在组织内的满意度和他们的离职倾向。例如,组织变革和关键事件导致组织科层结构和网络结构不一致,使得员工的协作环境发生了巨大的改变,这种改变有可能造成工作任务的加重,协作成本的上升等负面影响。
基于组织协同双元性的人才管理
组织模式的变革必然导致员工行为的变化以及对新的管理实践的探索。员工在协同网络中不再是完全独立的个体,而是一个网状组织中的动态节点。因此,员工在组织中的大量行为是和组织协同直接相关的。例如,员工在组织中常常需要和不同的同事进行各种会议,共同完成不同的任务,共同开发项目文档,通过各类协同工具进行沟通协调等。员工对组织的贡献不仅仅取决于个人任务的完成量,还取决于其在团队协作、跨部门协同、组织变革、组织文化构建的过程中扮演的角色、发挥的作用。基于此,数智时代员工行为研究的一个重要方向是探索员工在组织中协同协作行为的特征和模式。
例如,在协作方面,2016年,克罗斯、雷贝利与格兰特(Cross,Rebele , Grant)在《哈佛商业评论》的文章发现在组织中员工的协作行为分布极不均匀。大多数情况下,大约3%~5%的员工贡献20%~35%有价值的协作行为。类似地,2015年,李宁等发现团队中存在一类“特殊贡献者”,他们对团队绩效的影响甚至超过了其他所有员工的影响。少数员工成为了提升协作效率的瓶颈因素。因此,可以通过一系列关键协同行为和结果变量对员工进行分类,通过数据挖掘的方式识别出不同类别的员工(例如关键员工、边缘员工、高潜员工等)。如图4所示,右上角象限中的李韵(化名)既是部门内的协作核心,也是组织内的协助核心,这说明他既沟通了部门内部成员的协作,也链接了不同的部门成员,在跨部门协同上扮演着重要的角色。组织在做人才盘点时,可以用这种自适应网络来识别组织协同中的核心员工。
目前,很多中国企业在数字化方面已经走在了国际的前沿,拥有了不少国际领先的成果,積累了大量的员工行为数据,可是在组织管理方面仍然存在大而不强、快而不优的特征,甚至被迫陷入了低效竞争、“大力出奇迹”的盲目高速扩张,继而常常出现大力招人后又大力裁员的情形。随着“人口红利”的逐渐消失,企业必然需要通过优化管理模式来提升组织效能,通过对行为大数据的智能分析来帮助各级管理者进行决策。组织协同双元模式及其耦合性分析正是在这样的背景下,为管理者提供了基于行为大数据智能分析的组织变革工具。组织协同双元网络耦合性可以将员工的各类互动行为数据可视化与数字化,进而为组织形态变革提供准确方向,为核心人才盘点与评价提供客观依据。总之,通过对行为大数据的挖掘与分析,有助于将基于主观经验的决策转变为基于客观数据的决策,从而提高管理科学性与管理效能。利用和挖掘组织内行为大数据将会成为企业一种新的关键资源和核心竞争力。
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