避免數字經濟悲劇的政治邏輯

鮑勇劍 徐石 袁文龍

數字經濟處于滯漲階段。一方面投資在持續增加，另一方面技術派許諾的效果并不明顯。樂觀派，如MIT的格申菲爾德（Neil Gershenfeld），鼓吹數字經濟已經進入數字革命的第三階段，從數字通信和數字計算到數字織造 （Digital Fabrication）。現實派，如麥肯錫公司、德勤與MIT斯隆管理評論的調查 （“成熟中的數字化”報告，2016， 2017）顯示，領頭的25%已經從數字化轉型中獲益，但其后的大多數還在摸索。悲觀派，如田中（Graham Tanaka）， 認為是認知概念出了問題。數字化帶來的“數字緊縮”（Digital deflation）的規律被錯誤理解。持同樣態度的技術派還從實施數字化策略的執行設計中找出一系列數字化悲劇的操作失誤，例如，關鍵組織活動的數字化必須同時推進，無法排隊進入。“拔劍四顧兩茫然”，企業高管似乎落入一個類似廣告花費與效果關系的困境：我們知道數字化有用，但不知道怎樣讓它有用起來！

格申菲爾德關于未來的“數字織造”理論有一點是現在就明確的，即數字經濟有別于原子經濟，它在創造未來的過程中同時改造過去。原子經濟內含生物時間，單向單維度不可逆。數字經濟的時間是雙向的，能來回撥動，完全可逆。像兒童玩具的橡皮泥一樣，材料（粉末狀）、生產技術（3D、噴射鑄造、疊片壓模）、設計（數字化模擬）、消費體驗（虛擬和物理感受），一切生產和消費形式和內容都越來越數字化。消費者想要什么，生產者愿意制造銷售什么，二者之間沒有先后順序，而是處于數字化虛擬仿真的循環影響的閉環中。由此，生產關系牽引生產力，生產力服務生產關系。如格申菲爾德強調，技術系統的進步必須同時伴隨社會系統的進步。社會科學研究必須從被動的歷史數據分析轉移向主動引導的理論與實際耦合。

在數字經濟滯漲背后，它是一個忽視或不敢以主動引導的態度看到兩個系統必須協同發展的問題。技術系統與社會系統，二者需要交互發展，協同推進。數字經濟如果要發揮內在的潛力，它就不得不正視社會系統（管理設計）方面的關鍵問題。研究數字化的悲劇和成功之作，我們發現，在眾多的管理設計中，政治原則是關鍵。它事關控制秩序的權力和利益分配。古希臘語中的“經濟”泛指管理家庭生活，后來延申至為社會生活而實施的資源管理。“政治”則指選擇和維護秩序體制以及因此而生的權力關系、利益分配和合法的強制性說法。經濟規則基于交易雙方的自愿，而政治規則強調合法說服（包括強制性的）。從應用之始，數字經濟的通訊、計算和生產技術就改變生產和消費活動的內容和形式，并因此改變組織內外的權力關系和利益分配原則。例如，數字化網絡信息傳播徹底改變了音樂、電影、圖書、報紙等行業的內容和形式，改變了這些行業的權力關系和利益分配。因此，關注政治規則是任何企業數字化組織轉型的策略要求。

在數字化經濟的技術系統和社會系統協同發展的過程中，政治規則有哪些？它們是怎樣發揮作用的？如何避免政治規則，特別是合法的強制性說服被濫用？學術界和企業家還沒有這些問題的系統研究和答案。其中，難以將政治規則從影響數字化技術的眾多因素中剝離出來是一個重要的原因。我們因為有機會接近和獲得一個特殊的樣本群體而更清晰地看到了政治規則的作用。通過對30個利用協同軟件推動企業數字化的案例研究，本文著重分析成功的數字化策略的“可視化管控邏輯”。

我們首先羅列單從技術系統出發容易發生的數字化悲劇。然后，我們解釋對數字化管理價值建構感知的理論和實踐。在此基礎上，我們提煉出數字經濟背后的政治規則，特別是“可視化管控”的政治邏輯。最后，我們解釋對數字化策略繼續研究的現象學方法的重要性。我們認為，數字化經濟的高潮正在到來。只有懂得如何保持技術系統和社會系統的協同交互發展，企業才能把握數字化經濟的商機。

數字化的悲劇

人們對數字化轉型往往持懷疑的看法，因為它似乎曇花一現，90年代大放異彩，然后便沉寂多年。當它再次進入企業的核心議程時，決策者往往擔心它會不會重復過去的悲劇。

做為顛覆性技術，數字化轉型再次成為管理討論熱點。現在，亟需討論的不是技術顛覆的速度，而是拒絕顛覆的社會和組織因素。以打印機為例，速度從來不是問題。從最早在MIT研究發明的2D打印，后來技術轉讓給DEC公司， 再被Compaq公司收購，又成為HP的主營業務，直至3D打印技術成為一個新興的產業，數字化技術系統不完美，但一直在快速建模，不斷迭代。想比之下， 社會系統的變化發展就極其緩慢。例如，進入數字化時代后，各級管理人員的任務特征與原子制造時期有什么不同？我們還是套用過去的規則處理數字化后的管理問題。事實上，新的技術背景下，對最高領導而言，他們的管理任務就是優先排序。對中層干部，他們的主要任務是優化流程并重復最佳實踐。對一線員工，他們的核心任務是維持已經被定義的效率。在下一節，我們會著重討論為什么信息高管要理解最高決策者的優先排序的管理任務。這一節，我們將展示的是，當社會系統沒有與技術系統協同交互發展時，數字化轉型的悲劇就會發生。思維方式、組織行為、治理規則和轉型模式，它們是本文討論的社會系統的四個基本元素。

數字化的技術系統正處于一個滯漲期。它有內生的技術成熟過程的原因。技術革命許諾的生產力解放都需要一個兌現期。在此之前，生產力增長甚至遲滯、變慢。這是芝加哥大學斯維森教授（Chad Syverson）研究30多個國家經濟歷史數據得出的結論。例如，1890～1915年之間，機器革命并沒有馬上帶來生產力的快速增長。相反，在那段時間，生產力的增速變緩。從美國的數據中，斯維森還發現，數字化技術的經濟許諾也遵守同樣的歷史規律。數字化技術從20世紀90年代進入熱潮。在1995～2003年之間，它確實刺激了經濟發展。但是，2004～2015年之間，美國的經濟增長速度放慢了大約1.5%。如果算上這11年因為增速放慢的機會成本，它大約有3萬億美金。斯維森并沒有細分哪些數字化技術的經濟許諾尚無實現。但是，數字化技術“雷聲大、雨點小”的現實生動地體現在硅谷創投資本家泰爾（Peter Thiel）對數字技術的調侃：我們本來期待一輛可以飛的車，結果只來了140個字節（指twitter）。

除了內生的成熟過程原因外，數字化轉型還有與社會系統協同發展的需要。通過對中國企業數字化轉型的案例分析，我們發現一些具有代表性的失誤和失敗。它們多數與思維方式、組織行為、治理規則和轉型模式的社會系統有關。莎士比亞說，喜劇大多相同，悲劇各有曲折。企業的數字化轉型也如此。 雖然技術系統和社會系統缺乏協同交互發展是數字化轉型悲劇的深層原因，但它的表現形式各異。概況總結如下：

用追求規模經濟效應替代深度學習效應 。數字化技術本身有系統聯動性。運用之初，它可能會給部分流程帶來鮮艷卻短暫的效果。但是，它的系統聯動性需要生產、運營、行政管理集成協同。這時，追求規模效應的做法往往失敗。尊重技術的系統屬性，合適的做法是強調深度學習效應（Scalable learning），在知識管理環節下功夫，把先遣部隊獲得的認知能力傳播到組織的各個層級。

認為不能多次跳躍過河，希望功畢一役。單方面強調技術的系統聯動性，信息主管就會推銷一次性過渡的轉型策略。它很快就遭遇全組織的抵抗，并自證不合理。與社會系統協同，成功的做法是分析組織流程和任務的強關聯性和弱關聯性。然后，從弱關聯的環節開始，建立信心和團隊配合能力。我們研究的案例中，一些企業甚至設計數字化系統的雙軌制，性命攸關的核心流程可以慢一點，能承受波動的流程可以快一些。

急于證明數字化可以為領先的創新模式服務。數字化可以為創新模式服務，例如沃爾沃汽車把車內通訊報警的功能衍生為車內購物和接收的服務。不過，成功的數字化創新模式都有漸進演變的特征。一開始就對標市場中創新模式，并希望復制，這是走向失敗的道路。市場中先進模式已經走過自己漸進演化的過程。看見的早已經發生。

把對顧客的商業價值列為唯一的衡量指標。且不說技術需要適應和除錯過程，接受技術帶來的新價值，顧客也要有習慣培養過程。如果把客戶對數字化價值的反饋做為成功的主要指標，績效會強差人意。沒有給數字化轉型一個應該有的成長、成熟時間，再先進的設計也可能功虧一簣。

選擇購買最好的軟件，或選擇最好的IT企業合作。持續更新是數字化全產業的特征。IT行業中，沒有最好的，只有最合適的。合適與否，還要看IT策略與公司商業策略之間的配套關系。孤立地評估產品和企業，應用中的失望就難以避免。同時，大公司（所謂最好的）會對客戶重要性做排序。對于營收低的客戶，大公司的做法是提供標準產品，控制成本。沒有客戶化的交付，先進軟硬件融入新系統就很難。

為縮短數字化轉型周期，組織團隊流水線作戰。結果，供應鏈的長鞭效應在數字化轉型項目中發生，即部分環節提速不能傳遞到全程，甚至引發阻塞效果。早在1975年，IBM OS360系統的首席工程師布魯克斯（Frederic Brooks）撰寫了《神秘的人工時效》（The Mythical Man-Month）。書中，布魯克斯指出流水線團隊的組織方法有問題，因為軟件開發任務有可以分割與難以分割二種。執行難以分割的任務，流水線團隊不能提高效率。合適的做法是，組織一個“手術臺團隊”。它讓一個人“主刀”，讓各司其職的成員為“主刀醫生”服務。這個建議也適用于數字化轉型的任務。

數字化策略目標過于剛性，缺乏靈活性，喪失過程中出現的機會。數字化帶來的困難和效果都一樣具有系統性。 我們研究的案例中，一個公司在追求核心任務流程數字化時，發現集團一年有1200個會議，會議時間達12萬小時，參會人數有56萬人次，但會議效果沒有記錄和分析。對此，他們開發應用會議管理軟件，把整個流程數字化，包括會上任務分工和會后決議跟蹤。成功的會議管理軟件又反過來促進核心流程的數字化改造。他們發現，參加會議越多，管理層級越高。高管使用會議軟件而學習的數字化能力可以延申到核心任務流程的改造中。相反，那些只允許集中在一個目標上的項目，不僅沒有獲得不同項目之間學習轉移的好處，也因為任務目標單一性凸顯高投資成本。

沒有給數字化轉型一個應該有的成長、成熟時間，再先進的設計也可能功虧一簣。

養一支屬于公司的信息化內部隊伍，自力更生解決問題。懂技術的工程師易求，有天賦的信息人才難得。因此，公司總是希望挖到有天賦的人才，并養在自己公司里。這種做法往往是災難的開始。首先，即使是天才，他們也需要一個更大的環境去砥礪自己。其次，留住天才的成本總是越來越高。再次，這種人事策略隱含“代理人危機”。天才員工要挾企業的事例屢屢發生。案例研究中，我們觀察到成功的做法是“三知”管理：知道任務的技術難易屬性，知道行業人才在哪，知道與外部合伙人的合作治理結構。

數字化轉型一般會經歷管理學家舒茨（William Schutz）說的學習三階段：膚淺的簡單，混沌的復雜，深刻的理解。要避免技術系統單向思維的悲劇，企業就得同時思考與社會系統協同的問題。要建立深刻學習能力，企業就還要改變舊式的問題意識，建立“觸媒問題觀”（Catalytic problems），即怎樣讓發生的問題觸發對現象的再思考，對問題重新定義，對方法做創造性更替。“觸媒問題觀”具體表現為三種學習方法：

一是衍生學習（Derivative learning）。它不只是舉一反三的老生常談，更強調從失敗的變差中看到過去知識體系的假設條件，看到假設條件成立的前提，看到前提和假設不成立的時候，知識體系向外開放的缺口，看到從缺口衍生出去的道路。例如，數字化轉型在強關聯的任務上比較難快速有效。那么，是否可以先嘗試弱關聯的任務？

二是指數學習（Index learning）。“吾生也有涯而知也無涯，以有涯隨無涯， 殆己”。網絡時代，任何人試圖看見目標知識的“全牛”，一定失敗。因此，莊子筆下的庖丁“三年之后，未嘗見全牛也”。現代庖丁需要關注的是標識目標知識的啟發性線索。它們類似于超文本傳輸協定（HTTP）。只有在需要的時候，我們才會順著知識指數掌握相關細節。之后，一切又回到指數狀態。數字化的技術優勢特別有利于指數學習的方法。

三是建立認識語法（Grammar-ized cognition）。語法是豐富的語言背后精煉的規則。因此，語言才有系統性。布魯克斯反復強調，軟件構件必須惟精惟一，認知語法化有助于維護整個系統既能在設計概念上精一，又能允許應用界面的變化和豐富。

要做到前面提到的深度學習效應（Scalable learning），這三種學習方法不可缺少。它們的頭個字母的合成是DIG，即“掘進學習方法”。使用“掘進學習法”比較分析獲得的案例，我們發現，在技術系統的層面，人們難以終結數字化的悲劇。但是，在社會系統的層面，如果人們運用下面將討論的政治規則，兩個系統之間的協同效果將增長，數字化成功的概率也相應提高。從社會系統（思維、行為、治理結構與商業模式）角度看，有效政治規則的核心是“可視化管控”的政治邏輯。

領導第一：建構對虛擬價值的真實感知

“重要的事情說三遍：領導第一，領導第一，領導第一”，一位成功組織數字化轉型的信息官是這樣開場和總結他的經驗。與其它案例現象比較，“領導第一”生動地概括了企業內部數字化的關鍵癥結和解決策略。對于需要大量先行投資的數字化項目，最高決策者不能認識到它的價值，一切枉然。同時，讓沒有信息技術背景的最高決策者系統理解數字化引發的連鎖反應，特別是有強關聯性組織活動的連鎖反應，這可能需要一個能獲得學位的教育項目。但是，最高決策者的理解和支持會帶來如瀑布般的組織勢能效果，讓一個貌似技術工程項目的數字化活動提速、有沖勁、激發后續資源支持。“領導第一”這個簡單的口號背后體現的是復雜的“建構感知”的理論。從現象到理論，再從理論全面整理現象。下面我們概要介紹維克的“建構感知”（Sensemaking）理論，然后用它系統整理“可視化管控”的政治規則。

在《組織活動的社會心理學》（The Social Psychology of Organizing）及其它學術文章中， 維克（Karl Weick）突出講解組織活動的核心就是建構感知和賦予感知（Sensegiving）。因為組織任務片段化，信息破碎化，知識雜碎化，維克的理論越來越有時代意義，并特別適用于數字化轉型過程中的組織任務管理。

憑借自然進化的生物物理能力，管理者比較容易對原子的世界建立起感知。但是，對于數字化的虛擬世界，建構感知就特別難，因為人們頭腦中缺乏切實的線索，虛擬屬性有違于平常的認知習性，企業尚未有系統的語言幫助連貫解釋虛擬現象，虛擬和實有之間的對應關系還沒看到。特別突出的是，人們還不知道如何擺正自己的角色和心理位置。按照維克的理論，建構感知指將無頭緒的形勢轉變成有頭緒的情況。再通過具體語言詞匯表達出來，并成為行動的跳板。對于絕大多數員工，數字化轉型是無頭緒的形勢。要讓沒有技術專業背景的決策者聽到可以理解的語言，看到能夠行動的路線，信息主管必須懂得如何幫助決策者建構對數字化的感知，再協助他們向整個組織賦予感知。決策活動包括感知、選擇、自證合理。當我們看到決策者所做的選擇時，大部分的決策活動已經在感知階段完成。因此，要解決數字化的技術系統和社會系統協同問題，企業的信息主管非得從幫助決策領導建構對數字化價值的直接感知開始。

成功企業的數字化轉型一般從決策者最關心的管控活動開始：人事和財務。

從可視化管控開始

我們的案例分析顯示，成功企業的數字化轉型一般從決策者最關心的管控活動開始：人事和財務。人事方面，員工績效、選拔提升、人才庫等活動的可視化容易引起領導的關注，進而幫助領導理解數字化的管理價值。可視化的人事活動特別能夠凸顯決策者運用權力的效果，為他們帶來即刻的心理滿足。財務方面，付款、報銷、成本核算總臺帳、經營預測等活動的可視化可以向決策者最直接地展示企業各項活動的成本收益效果。明顯的比較能激發決策者撥調更多的財務資源支持數字化戰略轉型，因為在決策者的心理賬本上，撥調的資金是數字化項目幫助節省出來的。

從數字化轉型的路線圖看，以可視化管控為出發點，過程比較順利。成功的企業從人事和財務開始，延續到生產、研發、運營、供應商管理等部門。而從其它功能部門開始，再延申到人事和財務的路線圖明顯比前者曲折，工期超過預期，中間流程和架構修改頻繁。在一個以網上運營流程為起點的路線圖上，企業各個部門不斷要求修改信息系統的構架和流程。該公司的信息主管透露：“上線9個月里大大小小調整共計12939次。12939/9=1438次/月。1438/30=48次/天”。專業人士知道，信息化系統是牽一發而動全身。可以想象，一天收到48次修改要求的信息主管承擔巨大的心理壓力。

遵從可視化管控邏輯的企業還比較容易橫向推進數字化至更多的功能部門，包括活動類型、深入程度和活動創新。簡言之，可視化管控成功后，數字化轉型的跨度變寬，功能更加深入。圖1勾畫了案例企業從可視化管控活動開始的漸進數字化轉型過程。比較后發現，從可視化管控開始的企業容易獲得后續資源，企業在數字化方面的決策也有較高的持續性和穩定性。案例企業普遍反映，領導的理解和支持對獲取資源有極大的幫助。怎樣利用“可視化管控”的邏輯來獲得領導的支持？下一節會進一步討論。

數字化轉型對企業各項活動都有影響。不過，它的應用價值分布不是均等的。圖2中的百分比顯示數字化在多大程度上改變了相應活動的內容和形式。依據案例樣本，我們看到它對人事和財務活動的應用程度高。相比之下，在創造新客戶價值方面，數字化技術的影響還比較低。因為樣本數量少，圖中的百分比只有象征性的指標意義。

結合對數字化悲劇現象和“可視化管控”政治邏輯的分析，我們說明數字化轉型需要技術系統和社會系統協同發展。社會系統發展的關鍵在于支持企業決策者對可視化管控建構感知。在這一邏輯下，我們總結下面四條能夠避免數字經濟悲劇的政治規則：1）“領導第一”具體體現在用數字化實現“可視化管控”。2）為充分利用合法權威優勢，“手術臺團隊”比“流水線團隊”優越。3）由上至下地建構對數字化的感知。4）遵守強關聯和弱關聯的規律，從弱關聯環節開始，建立全組織能感知的數字化語言和行為模式。

結論：推動“可視化管控”現象學研究

通過30個企業數字化項目的案例研究，我們將數字化轉型中的失敗（數字化悲劇）與技術系統和社會系統的協同需求聯系在一起。我們認為，只有從思維、行為、治理結構和商業模式的社會系統特征出發，才能夠全面理解數字化的失敗。有價值的是，我們的研究顯示社會關系方面的政治規則。具體而言，從“可視化管控”的邏輯看待企業最高層的數字化決策，信息高管才能撬動與技術系統相匹配的社會系統，并事半功倍。

本文依據的樣本有極大的局限性。一是數量較少。二是選擇的企業使用同樣的集成軟件。但是，做為一個現象，數字化轉型過程中的“可視化管控”值得深入研究。我們也建議未來其他學者仍然可以使用現象學的研究方法。

簡單而言，現象學更屬于定性研究范疇，但它并不排斥定量研究帶來的啟發。數字化經濟比較合適于現象學研究，因為二者在特征和屬性上的契合。現象學研究1）仍然處于初發階段、未定論的現象；2）本身缺少可信的解釋；3）對多個利益相關者都重要；4）能看到對未來研究的影響，但影響性質還比較模糊；5）實證的描述，即使樣本不多，因為稀缺而有價值。對于數字經濟的政治規則研究，它符合上面的特征。

雖然這是一篇應用性文章，介紹一下現象學的學科特征仍是必要的。相對于重視數理統計方法的實證研究，現象學的基本概念和方法原則可以簡述如下：1）感知的世界（Perception）；2）解釋的方法（Interpretation）；3）體驗的真實（Experiences）； 4）相關才存在（Relevance）； 5） 意識為主體（Consciousness）6）感同身受的溝通（Empathy）。簡化整個學說為一個縮寫字就是PIERCE（穿透）。現象學從人的感知體驗出發，解釋社會集體的意識世界。現象學大師曾有過一個形象的比喻問題：樹林里沒有人，樹倒了，有沒有聲音？在現象學看來，人的意識是主體。人通過體驗感知世界，并通過感同身受的語言解釋世界，相互溝通。因此，沒有人，不相關，即使是樹倒了，也沒有聲音。理解現象學，不妨暫時放棄主觀和客觀的概念，不妨試圖用上述的概念體系去思考。如果它有用，那么既不要嘗試與其它學說比較高下，也不要強行套用各自的語言體系去改造對方。

關于感知現象的重要性，維克有一句比較繞口的名言：未知我所言，怎知吾所思！（How can we know what we think until we see what we said）言下之意，決策者是邊思考，邊感受思考決定的效果，邊在觀察到的效果的反饋過程中繼續思考。了解這種決策的思維回路和心理過程很重要。它讓我們認識到，為幫助決策者建構感知，信息主管就要幫助他們看到最容易理解和最想看到的效果。它就是管控效果。 成功的數字化轉型應該從可視化的管控系統開始。