高等管理学考试题及答案2025年

高等管理学考试题及答案2025年一、单项选择题（每题2分，共10分）1.某公司新任总经理试图通过调整领导方式提升团队绩效，根据路径-目标理论，其核心在于（）。A.确定领导者的性格类型与情境的匹配度B.强调下属成熟度对领导风格的影响C.明确领导者如何帮助下属实现目标并获得满足D.关注团队冲突解决与权力分配答案：C2.某企业需要决策是否投入5000万元研发新一代新能源电池，此类决策因无先例可循、影响因素复杂，属于（）。A.程序化决策B.确定型决策C.风险型决策D.非程序化决策答案：D3.某互联网企业为应对多项目并行研发需求，采用“产品经理+技术总监”双重汇报的组织结构，这种结构属于（）。A.直线职能制B.矩阵制C.事业部制D.网络型结构答案：B4.某超市在夏季来临前提前采购空调、冷饮并培训收银员应对高峰客流，这种控制方式属于（）。A.前馈控制B.同期控制C.反馈控制D.自适应控制答案：A5.某传统制造企业推进智能化改造时，部分老员工以“习惯手工操作”“担心被机器取代”为由抵制变革，此类阻力主要源于（）。A.组织层面的结构惯性B.技术层面的实施难度C.外部环境的不确定性D.个体层面的心理与行为惯性答案：D二、简答题（每题10分，共40分）1.简述权变管理理论的核心思想，并列举至少3种具体权变模型及其关键变量。答案：权变管理理论的核心思想是：不存在普遍适用的“最佳”管理模式，管理方式需根据组织所处的具体环境（情境变量）动态调整，即“如果-那么”逻辑（If-Then）。具体权变模型包括：（1）菲德勒权变模型：关键变量为领导者-成员关系、任务结构、职位权力，认为领导有效性取决于领导风格（任务型/关系型）与情境控制度的匹配；（2）路径-目标理论（豪斯）：关键变量为下属特性（能力、需求）与工作环境（任务结构、正式权力系统），强调领导者需通过明确路径、消除障碍帮助下属实现目标；（3）情境领导理论（赫塞-布兰查德）：关键变量为下属成熟度（任务成熟度与心理成熟度），主张领导风格（告知、推销、参与、授权）需随下属成熟度提升而调整。2.结合马斯洛需求层次理论、双因素理论与期望理论，说明如何系统设计员工激励方案。答案：系统激励方案需整合三种理论的核心逻辑：（1）基于马斯洛需求层次理论，需识别员工不同阶段的主导需求（如基层员工可能更关注生理与安全需求，核心骨干更重视尊重与自我实现），针对性提供激励（如基础岗位提高薪资与福利，核心员工赋予挑战性任务与晋升机会）；（2）依据双因素理论，需区分保健因素（工资、工作条件、公司政策）与激励因素（成就、认可、成长）。首先满足保健因素以消除不满（如完善考勤制度、改善办公环境），再通过激励因素提升满意度（如设立创新奖、提供培训机会）；（3）结合期望理论（激励力=效价×期望值×工具性），需确保：①目标效价与员工需求匹配（如技术岗员工更看重专业发展而非单纯加薪）；②设定员工通过努力可实现的目标（如合理的KPI指标）；③明确绩效与奖励的关联性（如公开晋升标准、奖金分配规则）。三者结合可形成“需求识别-保健保障-激励强化-目标关联”的闭环激励体系。3.数字化转型中，组织常面临“数字化焦虑”与“转型惰性”并存的矛盾，分析其主要表现及应对策略。答案：主要表现包括：（1）结构惰性：传统科层制下部门壁垒森严，数据难以跨部门流动（如销售部与生产部系统不兼容），导致数字化协同受阻；（2）文化惰性：部分管理者秉持“经验至上”观念，抵触数据驱动决策（如拒绝用AI预测替代人工经验判断）；（3）能力惰性：员工数字化技能不足（如老员工不会使用BI工具），技术团队与业务部门脱节（如IT部门开发的系统不符合实际业务需求）。应对策略：（1）组织重构：推行敏捷型结构（如成立跨部门“数字化转型小组”），打破层级壁垒，建立数据共享平台；（2）文化重塑：通过高层示范（如CEO带头使用数字工具）、案例宣传（如展示数字化成功项目的效益），培育“数据驱动”的文化；（3）能力提升：开展针对性培训（如业务人员的数据分析课程、技术人员的业务场景理解培训），引入外部专家顾问弥补内部短板；（4）试点验证：选择小范围业务（如某产品线）进行数字化试点，用实际成果（如效率提升30%）减少抵触，逐步推广。4.管理者的情商（EQ）对团队效能有重要影响，简述情商的核心维度及其在管理中的具体应用。答案：情商的核心维度及管理应用：（1）自我认知：指对自身情绪、优势与局限的觉察能力。应用：管理者需明确自身情绪触发点（如面对突发问题易急躁），避免因情绪失控影响决策（如冷静分析问题而非立即批评下属）；（2）自我管理：指控制情绪、适应变化的能力。应用：在压力情境下（如项目延期）保持冷静，通过深呼吸、暂停会议等方式调节情绪，避免将负面情绪传递给团队；（3）社会认知：指理解他人情绪与需求的能力（共情）。应用：与下属沟通时观察非语言信号（如沉默、皱眉），推测其真实想法（如对任务分配不满），针对性调整沟通策略；（4）关系管理：指通过情绪引导建立良好人际关系的能力。应用：在团队冲突中（如成员因分工争吵），识别双方诉求（一方希望减少工作量，另一方希望公平），协调达成折中方案（如调整任务优先级并增加资源支持），提升团队凝聚力。三、案例分析题（共30分）案例背景：A公司是一家有30年历史的传统家电制造企业，近年来面临市场增速放缓、成本上升压力。2024年，公司启动“数字化转型三年计划”，目标是通过工业互联网平台实现生产、供应链与销售的全链路数据打通。然而转型半年后，出现以下问题：（1）中层管理者抵触：部分车间主任认为“数字化监控会暴露管理漏洞”，拒绝共享生产数据；（2）系统集成困难：原有ERP系统与新采购的MES系统数据格式不兼容，IT部门与生产部门互相指责“需求不清晰”；（3）员工参与度低：老员工抱怨“每天要花1小时录入数据，效率反而下降”，年轻技术员则认为“系统功能太基础，不如自己写脚本管用”。问题1：结合组织变革理论，分析A公司数字化转型阻力的主要来源。（10分）答案：阻力主要来源可从个体、组织、技术三个层面分析：（1）个体层面：中层管理者因权力威胁产生抵触（数字化监控削弱其信息优势），老员工因习惯打破（手工操作转为数据录入）和技能压力（需学习新系统）产生抗拒，年轻技术员因系统功能不足（无法满足其个性化需求）产生失望；（2）组织层面：部门间目标冲突（IT部门关注系统开发，生产部门关注生产效率）导致协作障碍，原有科层制结构（车间主任的权威受挑战）阻碍数据共享；（3）技术层面：系统兼容性差（ERP与MES数据不通）反映前期需求调研不充分，系统设计未考虑不同员工的使用场景（老员工需要简化操作，技术员需要灵活接口）。问题2：如果你是A公司转型项目负责人，提出3条针对性解决方案并说明逻辑。（10分）答案：解决方案及逻辑：（1）建立“转型利益共享机制”：对主动共享数据的车间，将效率提升带来的成本节约按比例奖励给团队（如节约100万，20%作为团队奖金），通过利益绑定减少中层抵触（逻辑：个体行为改变需满足“收益＞成本”的理性选择）；（2）成立“跨部门联合工作组”：由生产、IT、财务部门各派2名骨干组成，共同梳理业务流程（如从订单到生产的全链路），重新定义系统需求（如统一数据字段标准），并设定每周例会同步进展（逻辑：打破部门壁垒需构建共同目标与协作机制）；（3）推行“分层培训+敏捷迭代”：对老员工开展“傻瓜式”操作培训（如录制10分钟视频演示关键步骤），对技术员开放系统接口并设立“技术优化奖”（如采纳其脚本功能可获奖励），同时每月收集使用反馈，快速迭代系统功能（逻辑：不同员工的技能水平与需求差异需分层应对，敏捷迭代可提升用户参与感）。问题3：若A公司引入平衡计分卡（BSC）评估转型效果，需从哪些维度设定指标？各举2个具体指标。（10分）答案：平衡计分卡需从财务、客户、内部流程、学习与成长四个维度设定指标：（1）财务维度：反映转型的经济效益，如“单位产品数字化成本占比（目标≤8%）”“生产效率提升率（目标较转型前提高20%）”；（2）客户维度：体现客户价值提升，如“订单交付准时率（目标从85%提升至95%）”“客户需求响应时间（目标从72小时缩短至24小时）”；（3）内部流程维度：衡量运营优化效果，如“跨部门数据协同率（目标从40%提升至80%）”“生产异常预警及时率（目标从60%提升至90%）”；（4）学习与成长维度：关注组织能力发展，如“员工数字化技能达标率（目标从50%提升至90%）”“数字化相关专利/流程创新数量（年度目标10项）”。四、论述题（20分）结合管理职能（计划、组织、领导、控制），论述人工智能（AI）对现代管理实践的影响与挑战。答案：人工智能对管理职能的影响与挑战可从以下四方面展开：1.对计划职能的影响：AI通过大数据分析与预测模型，显著提升计划的精准性与动态性。例如，AI可基于历史销售数据、天气、社交舆情等多维度信息，预测未来3个月的产品需求（误差率从15%降至5%），帮助企业制定更合理的生产与库存计划。同时，AI支持“实时计划调整”——当市场突发变化（如竞争对手降价），AI可快速模拟不同应对方案的后果（如跟随降价后的利润变化），辅助管理者动态优化计划。但挑战在于，过度依赖AI预测可能忽视“黑天鹅事件”（如政策突变），需保留人工判断的灵活性。2.对组织职能的影响：AI推动组织结构向“平台+前端”的敏捷模式转型。企业通过AI中台（如客户数据中台、供应链中台）集中处理标准化任务（如客户画像提供、供应商筛选），释放一线团队专注于个性化服务（如定制化营销）。例如，某零售企业通过AI中台自动分配线上订单，门店只需负责最后一公里配送，组织层级从5层缩减至3层。但挑战在于，虚拟团队（如跨地域AI协作小组）的管理难度增加，需重新定义职责边界与沟通机制。3.对领导职能的影响：AI为个性化领导提供技术支撑。一方面，AI可分析员工日常行为数据（如邮件、会议发言、任务完成情况），识别其需求与潜力（如某员工擅长数据分析但缺乏自信），辅助管理者制定个性化激励策略（如安排其主导数据项目并公开表扬）；另一方面，AI情绪识别技术（通过语音、表情分析）可感知团队情绪（如项目延期时成员的焦虑），提醒领导者及时干预（如组织解压活动）。但挑战在于，员工可能因“被数据监控”产生隐私担忧，需建立透明的信息使用规则（如明确数据仅用于团队发展而非考核）。4.对控制职能的影响：AI使控制从“事后反馈”转向“事前预测”与“实时干预”。例如，制造业中AI可通过设备传感器数据（温度、振动频率）预测设备故障（提前72小时预警），避免停机损失；服务业中AI可监控客服对