西方企业工商管理新发展态势研究

摘要：文章主要以欧美企业为例，对西方企业工商管理的最新发展趋势以及关键问题进行讨论，分析得出：在西方工商管理领域，数字化改革已不再是单纯指企业对数字技术的运用，它会影响到企业整体管理的理念，以及整体组织的模式。在全球化的背景下，欧美企业数字化转型的主要方向有三个，包括企业数字化已经成为发展战略；数字时代的风险防控方向也发生了极大变化，例如ESG治理；并涉及技术伦理领域，其中还穿插着技术道德的问题；组织管理模式趋向柔性化、生态化等。这些管理模式变革的主要挑战体现在三个方面，人员技术差异，技术伦理存在问题，以及组织结构需要创新。通过具体的案例分析，表明了当前数字化转型的趋势建立在良好的组织结构与治理体系之上，并且在技术迅速发展的同时，要保留人工存在优势的地方，从而为全球化的企业管理提供软硬举措兼施的整体管理模式。关键词：数字化转型ESG治理敏捷组织技术伦理多元战略一、前言数字浪潮不仅为现代西方企业的工商管理活动创造了技术赋权与管理思维迭代变革的“双元逻辑”。就企业的数字转型来看，企业不仅摆脱了单向度的技术工具而转向了包括企业研发、生产的全链条智能业务管理模式，从已有的相关文献来看，数字技术的应用大大降低了战略决策的空间与时间维度，同时也有助于削弱组织边界的“模糊感”。不过，这样的结构性变革到底对现代科层型组织管理带来了怎样的挑战尚未得到清晰的诠释。例如，微软Azure平台的智能算法，基于全球物流链回路体系的业务导向优势，提高了企业的全球供应链实时响应，但“黑箱”决策机制下“马尔萨斯陷阱”的隐秘性，使得43%的供应链管理者担忧对人工智能逻辑的理解等问题（Microsoft，2023）。此外，以特斯拉数智工厂人机混搭的合作制，虽然提高了劳动生产效率，但由此引发的“爱因斯坦的火车效应”等伦理挑战，更是暴露了技术赋权下的企业治理困境。在这样的背景下，数字浪潮正在从技术工具而转化为管理价值排序变革的深层动力。现有文献围绕这一问题的论述，存在一个较大的理论断裂。很多文献更多关注数字技术带来的效率提升效应，却忽视数字技术对企业治理权力结构的拆解作用（Teece，2020）。比如，苹果公司利用区块链技术提供供应链产品碳足迹报告、摩根大通使用的大气变化衡量模型，均意味着企业试图在技术理性与企业的社会责任之间重新作出计算。西门子的风险警示体系，更说明大数据分析正在重塑企业管理阶层的风险管理体系，然而这些方法不能阐释以技术为核心同时又带有偏见性质（例如：对于咖啡文化冲突问题、亚马逊算法歧视等问题）的新类型的组织矛盾的深层原因（姜瑞，2024）。那么接下来，就再结合管理哲学和一般社会学的观点视角，进一步解剖工商管理创新的双轨性之义。譬如，以微软、特斯拉、Meta等西方企业所给出的转型范例。而伴随数字赋能重构工商管理决策的优先次序，当下随着ESG治理制度化的时代到来，企业治理权力版图会被怎样重构。譬如，荷兰ING银行所给出的敏捷化转型范例，对那些本应当提升效率的IT系统，却出现各个部门之间开始逐渐在不可见的藩篱，所揭示地从技术工具到文化适配的一条深层次矛盾所在；又譬如，大众汽车出现对技能更新所造成的断层危机，所揭示的是人才培养制度和合规流程之间依然存在的一条断层现象（李爽，2021）。而从这些现实的案例中，给出的一种结论是：在技术治理与管理伦理需要“共生共进”的一大总体性场域中，新衍生出的“共生共进”的全新动态适应管理范式，正努力开启它自己的解题思路。二、西方企业工商管理发展的最新态势当下的最新态势，是在全球化、数字化浪潮之中，企业管理理论与实践的深度革命。本节内容，通过对当今西方发达国家成功企业的实例介绍，把工商管理的新发展态势讲透，弄清其中有什么样的推动力，在发展的过程中有什么样的挑战。（一）数字化战略不断转型在欧美等发达国家和地区的工商企业中，数字经济战略正在加速转型并逐步深入，成为企业发展与创新的核心推动力。大数据的应用不仅影响着企业的流程、效益改善及业务发展，还影响着企业对于内部的管理，以及供应链管理、客户价值服务等方面，构成了一条大数据价值链（张彩秀，2024）。而且数据基础设施的投入，需要提升基于人工智能的伦理审核、风险控制系统等，并防止产生滥用数据的技术性风险。例如，在制造业领域，基于数字孪生构建制造流水线可以做到“先用数字模型‘想’透彻再让流水线‘试’明白”。特斯拉的数字孪生化产线部署了数量高达10万个的传感器，可以在其生产流水线的板子上把线路板“虚拟”一遍，把制造工序的研发时间从数周降到几小时。此外，借助数字孪生进行预先仿真，还可以颠覆制造业的积累经验试错理念。比如，微软公司建立在Azure云平台上的AI中枢系统主要为3方面服务：供应链预测、能源管理、客户管理。它们训练出的算法，会根据数据流实时调整以优化世界各地微软数据中心的运行过程，形成一个完美的决策反馈（Porteramp;Heppelmann，2023）。消费者交互方面，最主要的表现是重构情景化体验。耐克通过AR技术以及通过测量鞋底，构建消费者足模信息数据库，用于指导耐克设计研发生产环节，使得新产品发布周期减少40%（刘静，2021）。对于消费者数据，进行资产化管控，是企业价值创造链由线性产品向双向交互演进的体现。亚马逊，通过机器学习来提升智能推算率，并同步生成动态用户画像。然后对模型进行动态训练，从而形成神经网络系统，用于推算用户的潜在需求，以便销售和库存管理方面达成动态协同（AmazonWebServices，2023）。企业制度结构的数字化重构，是赋能战略运作的重要基础。荷兰ING银行“敏捷部落”的运营模式，将原有的金字塔型结构重新分解为由340个数字工作团队组成的“敏捷部落”，并为其提供数据云及相应的决策权；信贷业务审批环节，从以往的14个步骤缩减为3个决策环节，并借助数据分析模型完成信用风险等级自主评估和最优收益决策。谷歌母公司Alphabet的“探月工程”计划，借助人工智能数据存储平台，实现对量子计算、自动驾驶等多业务领域的数字协同，具有分布式的研发流程，较好地解决了“技术创新”与“产业进步”的冲突。越来越多的企业投身到数字转型的浪潮中，所带来的风险是后知后觉的。比如，耐克发布的虚拟试鞋的移动APP，就面临着生物信息商业化的隐私危机，逼迫该行业的技术突破和用户关怀划出底线。微软推动AI分析程序，所研发出的算法可解释性评估机制，即算法都必须满足解释性的可验证性，并且负责的决策需要将关键参数可追溯。西门子推出风险模拟系统，通过NLP技术对各国87份文件实时解读、数据模拟，提前预估贸易限制对分公司的影响。这些事例可以充分体现出数字技术助力ESG的实践已经开启。（二）风险管理是主要面向大数据时代的到来，已然推动风险成为跨国企业高层管理关注战略地位的要素，风险管理的特征：从以往单一的财务风险防范正逐步拓展到环境社会治理（ESG）和伦理技术风险协同治理的维度。苹果公司的区块链碳账户追踪121家关键供应商，可以看到每一条供应链的碳足迹，实现了供应链中67%的企业碳排放可视化，迫使85%供应商去使用清洁能源（EUCommission，2023）。摩根大通公司的JPMorganClimate模型，锁定价值15%的高风险能源资产，但置换的绿色债券只有7%，体现出的技术理性与资本逐利性的本质矛盾，是环境风险和技术风险嵌入金融风险的管理机制（Teece，2020）。地理政治风险预警由“主观预判”向“大数据决策”发展。西门子公司构建的数字沙盘，以自然语言处理技术实时解读有关87个国家的政策及智库报告，通过知识建模关联风险传导路径（McKinseyamp;Company，2023）。在2023年3月初，做出风险提示，使其得以将核心的零部件产能转出在东欧地区的制造工厂，转移到了墨西哥制造厂，由此避免了2.3亿欧元的潜在损失。改变了企业全球供应链构建的逻辑。技术赋能引发伦理危机，是新技术环境下提出的新问题。像美国的亚马逊，在人力资源智能算法评估时，存在对性别偏见歧视等情况。女性员工投递求职申请时，其成功率仅为男性的1/2。这引起了各界广泛关注，公司成立了算法伦理委员会，并对该决策模型进行了公正性审查。针对Meta元宇宙场景应用中“用户隐私使用事件”的评价体系，引入了移动数据隐私体系与用户授权动态分配机制。该体系既需保持虚拟与现实情境的分离，又须避免隐私保护“高墙”的隔离，从而有效缓解了虚拟场景用户体验感与个人信息保护之间的冲突。针对大众公司推行工业信息化技术操作，涉及机器人识别对工人产生潜在技术威胁，造成工人技能落后形成技术脱节、保护成本上升等困境，企业在推进技能保护中进行了工业4.0辅助技能培训、终身技能积分及认证措施，将转型期延长了18个月。现有风险管理技术趋于治理和价值范式的交织发展。微软Azure通过AI平台分析，但客户却必须同时打开自动算法决定追踪模块，算法追踪选择的路由在可视化界面里可见各变量权重。荷兰ING集团，把ESG评分引入贷款流程设计，进而建立了环境影响和违约风险指数的二维综合评分体系，其中绿色环保中小企业占比增加到38%。这说明当前风险管理不再局限在单纯的管控范畴，而是关系范式、技术范式以及价值范式的有机整合。（三）多元策略是发展趋势现在西方公司管理学界积极探索的战略模式，即多元化战略模式，有着技术进步和市场不稳定性综合挑战。在业务层面上，谷歌公司的母公司Alphabet的“探月工程”模式所体现出来的模式最有特点，它由母公司Alphabet设立的子企业X实验室和风险投资部，打造出了母公司Alphabet公司的主导业务板块，以及一些高精尖技术领域的探月型企业模式。这种方式既能够保证母公司Alphabet公司传统的业务板块稳固，又能保护好其他如量子计算、生物技术等未来创业成果，使其从单纯的互联网企业转型为科技生态产业集群（王海丽，2024）。荷兰ING银行的340个“敏捷部落”，使得原本的信贷业务审批需要14个审批流程变为3个审批流程。但是，由于它们之间的应用程序不兼容，导致成员协同办公流程减缓了28%，这就是“柔性的≠高效化”法则，同时也使ING银行成为金融机构里的“柔性组织模式”，成为银行新模式的引领者（马茹菲，2015）。整合技术融入战略建立新商业价值链。通过耐克研发出的基于AR与AI人体识别技术的智能体验产品，一方面能够让消费者实现手机端3D足部虚拟体验，另一方面让消费者足印反向传送至后端研发设计，实现设计研发、个性化生产的迭代闭环，将消费体验端口前推至源头需求设计，超越传统制造链式价值链。微软Azure云平台的演化。更完整，也更具借鉴意义。微软企业智能云分析系统，作为企业管理商的角色逐渐淡化，更像产业服务商的角色。开放的API让用户接入AI操作系统，实现AI应用开发端平台化共享，让微软技术服务型产品的收益，占到了微软业务收入比重的38%。组织适应性问题治理。星巴克进入东南亚市场借助数据建模分析的标准化选址地图却不顾当地所独有的茶叶文化和社交属性，最终使得超过20%的新店因客流问题在开业当年便选择退租，体现出算法和地域文化的适配性问题。亚马逊AI招聘的性别歧视被发现，则体现出算法工具和组织价值可能不和谐。企业借助算法进行精准决策，却付出价值绝对平等的代价。像大众的数字化转型实例也颇具典型，数字化生产安排中孕育的智能化生产线，它没办法绕开传统工人所能掌握的操控技术鸿沟，将为组织治理带来巨大挑战。高层让其以AR技术支持，完成生产环节方面的具体操作培训，并完善技能证书与技能积分制度，挽回组织能力改造和提升的时滞。以上案例说明，新兴企业整合式战略的有效践行离不开技术整合、组织转型和文化转型的协同。Meta元宇宙的战略失败，解决用户隐私问题也是重中之重。这启示我们，企业应建立动态伦理审核体系，回应因技术突破导致的现行规制失灵问题。目前管理创新还呈现出悖论的样态：技术赋能虽促使决策更高效却使价值冲突不断升级，组织柔性使组织机制变强健却使文化趋弱，生态扩展虽扩大企业的空间却使企业面临的风险更多。未来多元战略发展趋势可能围绕着规制数字架构、灵活性的组织打造、构建商业伦理体系等方面展开。三、西方企业工商管理发展的困境分析（一）面临人员管理多样性的困境全球化浪潮下，工商管理面临人员管理多样性的困境。通常，这种问题集中体现在跨国企业文化对接、技术对接和组织对接三大方面。以星巴克为例，在东南亚市场曾被一桩“文化对接”的问题所困扰：星巴克标准化的咖啡服务和东南亚强大的“茶文化”发生了冲突。而以大数据为基础的咖啡馆布局模型之所以在东南亚失败，最大的障碍不是在于标准的缺失，而是在于对当地文化背景的忽视。更为甚者，虽然作为外派高级别管理人员，但当地合作人员中对组织变革存在“阻力”的现象仍然出现。这种现象甚至对企业内部生产运行造成了影响，导致跨国企业合作过程中产生了难以化解的“冲突”。要解决这一“困境”，应当构筑一种新机制，即打破不同文化之间“拧麻花”的新机制。技术设备与多元价值观的张力在人资管理中一直存在，亚马逊的AI人力资源筛选系统在选聘女性时就存在着“错误”的数值反馈，因其训练的数据集存在着偏差，使用AI招聘的妇女的比例是用筛选出的总体招聘申请者的20%（NationalHighwayTrafficSafetyAdministration，2023）。这预示着，一旦技术效率目标和组织公平目标在技术算法中出现冲突；在传统控制方法中，却没有方法对价值实现的隐性风险进行纠正和转移。微软为解决这一难题，专门设计了算法透明度审议流程，要求每个雇佣系统的人才决策算法必须实现可解释性和评估伦理影响。这一技术手段的自我调节方式，自然而然，成为多元价值观调节的个案。智能化转型引发的人才能力分化重新定义了组织能力构建。德意志大众公司在打造智能工厂的过程中，旧的职工群体因为设备操作与数据分析，这两项技能都存在短缺。导致对智能型车间的技术能力不足，使得数字化转型的实际改造周期被迫延长。它的智能工厂改造中，旧职工群体的AR学习完成率仅为58%，35周岁以上的人才流失率上升了40%。这反映了智能化转型下的人才代际不公。荷兰ING银行的敏捷组织变革中，由职能型组织向跨功能小组模式的调整，使员工的能力提升既要强调对某领域的深度认知，又要体现出组织战略图景的广泛把控，这就与传统的岗位能力的定义产生了巨大冲突。Meta元宇宙的团队管理正在成为新风口下的烫手山芋。就比如说，它的虚拟空间开发，日常的协作需要横跨全球的十几个时区，经常被沟通错位和理念冲突搅得一团糟。当北美工程师的线性开发思维与亚洲团队的迭代创新偏好产生碰撞时，如果仅靠协同软件进行彩绘修修补补，是远远不能解决本质问题的。所以，团队现在正在试图把“文化补丁”植入进去，通过数字孪生构建虚拟沙盘，让全球团队实现脑力同频的状态。（二）面临技术管理驱动的挑战技术管理驱动下的新型挑战正深刻重塑企业运营范式，其复杂性反映在技术系统与组织能力的适配矛盾之中。例如，微软Azure云平台在推进智能决策系统时，保证算法透明度上的困境，就具有一定代表性。机器学习模型显著提升了供应链预测精度，然而，决策逻辑的黑箱特性使得管理问责体系空转。同时，执行算法的高效性，由于受到合规管理的影响，也延长了40%的算法开发周期。这也说明，高效管理和技术治理驱动产生的技术逻辑之间有一定矛盾。最终结果就是，导致企业的算法执行效力降低。特斯拉工厂数字化改造的工场数字改造中的技术依赖性的风险具有警示性。当生产线几乎完全借助物联网的传感器网络在运行的时候，单个节点上的信息失真都会引发全系统的误判。比如2023年第三季度出现的受射频干扰误停机事件造成了高达两万多辆的产销量损失。也让企业警醒，决定采用混合式控制，即保留人工的干预通道（甄树宁，2015）。数据治理的边界模糊问题，在消费端创新中持续发酵。耐克设计APP搞虚拟试穿本身是个好主意，结果用户足型信息的商业化应用引发隐私权争议。现在企业不得不在数据池里装“随时反悔”按钮，即在数据池设计之初就嵌入动态授权机制，导致创新收益硬是被合规成本啃掉了一大半。Meta元宇宙因欧盟《数字服务法案》被迫开发11个区域定制隐私协议，合规成本高达项目预算的19%，这种现象给人的感觉就是监管严重滞后，引起了和科技公司中激进派的矛盾。技术工具与战略目标的协同失调，大概也属于多数企业的通病。西门子的风险雷达能扫遍87国政策文本，结果数字沙盘和企业战略开始互扯头花。系统里刚亮出东欧撤退警告，管理层就陷入数据理性与市场野心的互搏之中。而摩根大通，在用气候模型筛出高危能源项目后，却被董事会定下的盈利指标紧逼。最终，通过绿色金融衍生品进行风险转嫁，而非实质性业务调整。说到底，技术工具在董事会里终究还是得给盈利指标让位置。（三）面临组织结构需要创新的挑战让传统企业搞数字化转型，活脱脱像给百年老宅装智能家居——荷兰ING银行就是个典型。他们抡起锤子砸掉部门墙，其将340个跨职能小组植入扁平化架构时，虽显著提升决策效率，却引发“技术部落主义”隐忧——自主选择的数据分析工具导致系统兼容性断裂，使跨职能小组协作成本非但没降低反倒上升了28%。所以说，组织扁平化不是拆了墙就完事，得把技术标准和团队默契这两块砖同时砌进去，否则敏捷改革就是拆东墙补西墙的糊涂账。科技巨头的多元化战略也面临协同困境。虽然，Google“登月计划”的实验室机制鼓励了公司里的量子计算、无人驾驶等各技术的发展，但一旦数据隔绝后，企业多元化的每个模块彼此作用较弱，造成搜索中积累了大量数据，却并不能助力医药健康的研究等成果，这最终导致组织结构开始改变，适得其反地打破了内部各部门，重新创建了跨部门协作。然而这种冲突也反映了，多元化的业务必须建立在一个知识共享系统上，而非一个技术孤立模块上。制造业数字化转型正在上演着“新旧共生”。西门子工厂，物联网团队和老师傅们的技术，前者依赖数据桥梁悄悄“学习”老师