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　　科学的科学是数学，十个阿拉伯数字加上一些数学符号构成了奇妙的数学天地。数学是几乎所有学科的基础。物理、化学、经济学、管理学等都以数学为基础。那么企业管理有哪些“数学游戏”值得玩味的？

　　一、 数学假设与企业管理

　　管理科学是一种数学假设。不同的假设不同的结论。比如传统的公司治理定义是以产权不变为假设前提的，这是静态治理研究的前提假设。它还假设所有权和经营权分离。这在美国是一种常态，但是在中国往往不是如此，如果套用西方流行的公司治理理论往往将导致适用性问题。这就是中国大多数公司治理专家所忽视的问题。

　　二、 经验派与理论派的对决逻辑

　　在当今中国企业管理界，往往是两种对立状态：很多有实践经验的人认为理论派不符合实际，企业管理更需要的是经验而不是理论。他们的经典语言是“我吃多的盐比你走过的桥还多”，“理论派是忽悠，纸上谈兵”；而理论派马上反驳说，“实践派太浅薄，不入流，没领会管理的真谛”。其实争论的背后是数学逻辑问题。是归纳法和演绎法的不同表现形式。经验主义是通过一个一个企业管理的实践经验来提炼理论的，很多时候往往是理论总结，甚至接近一般规律性，也就是真理，这其实就是归纳的运用。但是归纳不等于真理；演绎往往是从一般规律到个体。这就是学院派和理论派的工作，但是大家忽视了一点，演绎的前提是一般规律的存在。而这种存在是通过实践反复总结出来并且不断得到验证的。这就是经验派所忽视的，他们总以为理论派的理论，特别是西方管理理论是空中楼阁闭门造车的，殊不知，西方管理理论是实践的结晶。只有是否适用的问题，不存在对错问题。比如西方强调赢在执行，这是符合西方企业实际的，因为他们对战略的把握相当娴熟。而中国不然，中国企业管理问题往往是战略问题或公司治理问题而不是执行问题。同样的是，西方的公司治理与中国的公司治理都强调制度，也就是游戏规则，但是中国的制度更多的是非正式制度，也就是所谓的潜规则起作用。不明白这点，理论派会照本宣科。经验派会强调潜规则而蔑视正式制度。

　　三、 极限与企业基业长青的神话

　　廖晓认为，战略管理是一系列战略活动的管理。假设企业运营管理和制度环境不变，那么企业的绩效也就是利润由战略决定：那么

　　Y=A0+X1+X2+X3+XI-------

　　XI就是第I次战略业务活动。企业是企业不是一次两次决定的，而是N次决定的。这是一个极限值。理论上讲只要Y〉0企业将继续生存，实际上几乎没有企业可以做到这点，所以企业基业长青只是理想状态。是一个极限值，永远都难以达到。

　　四、概率与营销管理

　　最明显的数学概率运用是保险推广，它假设推广业绩遵循大数法则，也就是说只要你推广一百次，总会一次成功。同样，为了达到这个效果，我们为什么做广告，网站和电话推广，也是遵循大数法则的。其前提就是市场存在某种需求。

　　五、边际概念与企业核心竞争力

　　核心竞争力一直来被理论界视为企业的发展的秘诀，是长生不老药。但是如果用边际理论，我们可以论证这种错误观点。那就是企业的竞争力是客户感受价值与相对价格之比。在相对价格相同情况下，客户感受的价值或效用是企业竞争力的获得的关键。但是根据边际效用递减规律，即使企业偶尔能在满足客户效用和价值方面占优，但是边际效用递减规律会导致你的企业竞争优势变得不重要。需要新的能力来满足客户新的偏好，所以核心竞争能力是阶段性的、暂时性的而绝非永恒不变的。比如戴尔公司现在就在改变赖以成名的直销模式，采取直销和代理结合模式。

　　六、权重与企业评价

　　无论是对供应商评价、对赊销客户的信用评估、对收购兼并目标企业的评估，还是股市对企业投资价值的评估。其原理都一致：既是假设企业是定性和定量变量所决定的。比如定性指标可以用企业家水平、行业吸引力、企业竞争水平，生产、质量、研发水平等指标，外加财务数据等定量指标加以判断，给与一定的权重，然后在此基础上对企业进行打分，通过调研和访谈等手段对企业进行评估。

　　七、变量与企业环境

　　企业管理理论往往会将一部分变量视为外生变量或常量，而将影响企业绩效的内部变量视为内生变量。每个理论的变量假设不同，将导致结论差距很大甚至对立。比如目前大多数教科书将各产权主体的产权视为常量，而往往忽视了其长期的变化性，导致无法解释为什么陆华强会跟黄宏生打官司？为什么爱多胡志标会转移资产？郎闲平和张维迎的职业经理人保姆论与管家论之争忽视了职业经理人本身是独立的产权主体，是一个变量而非一个固定的常量。

　　更重要的是，现实中很多人会黄婆卖瓜，比如搞人力资源的会认为人力资源管理是企业最重要的，搞战略的会认为战略是一切，也有人说细节决定成败，公司治理专家认为，企业公司治理结构是企业发展的关键。肯定A而否定B，为什么否定B，那是因为把它当作了常量或外生变量。廖晓认为，企业绩效是战略、运营和公司治理三个变量决定的。我们研究企业管理时候往往将战略、运营或公司治理作为外生变量或常量都会导致研究的“狂妄自大“。

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