组织演化的复杂性研究

姜晨谢富纪
（上海交通大学安泰经济与管理学院，上海200052）
摘要：组织演化研究是近年来组织理论关注的热点领域。

其核心主题是组织对环境的“适应”和环境对组织的“选择”。

本文将组织的适应过程分为了渐近式变革和不连续性变革两种方式，通过借鉴生物进化的适应度景观概念，采用NK模型分析了组织演化的复杂性规律和特征，探讨了组织演化的本质及有效的演化策略。

关键词：组织演化；渐近式变革；不连续性变革；适应度景观；NK模型
组织演化的复杂性研究
引言
组织在复杂多变环境中有着怎样的演化规律以及环境是如何对组织发展产生影响的一直是组织演化理论关注和研究的热点。

其中，组织可以“适应”环境和环境不断“选择”组织这两种表面上看相互争议的观点都受到了学术界的广泛关注和认同[1]。

在以权变理论为代表的“适应”观点看来，不同的环境对组织有不同的要求，结构与环境达到最佳配置的组织能更好地适应环境。

这一观点从企业的角度来研究战略和组织设计,认为环境具有不确定性和快速变化的特征，这就给组织提出了包括限制和机会的挑战。

成功的组织取决于管理者对环境的理解和采取的行动，通过合适的组织形态来实现与外界环境的适应[2-4]。

而以组织生态理论为代表的强调环境“选择”观点则通过借鉴达尔文演化论的思想揭示了组织对环境的屈从，即当外界环境迅速变化时，旧的组织由于受到内外部的各种限制很难做出像“适应”观点描绘的那样迅速的转变和大幅度的变革，因此很容易在新环境下遭遇衰退或失败[5-6]。

目前，学者们正趋向于将组织“适应”观点和“选择”观点融合起来考察组织演化的过程。

新的组织演化观综合了对组织自主适应的认识、环境选择的分析和共同演化的视角，体现了对组织演化多种角度的观察以及对以往研究成果集成发展的重视[7-11]。

上世纪八十年代以来，复杂性科学取得了蓬勃的发展。

它通过跨学科的融合来寻找复杂问题的解决方法，打破了传统线性、均衡、确定的思维方式，为研究复杂系统非线性、非均衡提供了新的方法和工具。

将复杂性科学引入到组织和管理研究，有利于对组织系统的非线性、自组织、复杂适应性等特征有更深的理解。

因此，本文通过引进复杂性理论中的NK模型来试图研究在适应性景观上组织的适应过程和环境选择机制，以探求组织演化的本质及寻找有效的组织演化策略。

组织演化的景观解释
1、适应度景观与NK模型
适应度景观(fitness landscape)的概念最早由Wright于1932年提出用来作为研究生物有机体进化的基本框架。

Wright为了描述上位效应(epistasis) (一个遗传基因对另一个遗传基因的效应)所带来的生物体的微观性质(基因间的互动)对演化性动态的宏观性质(生命体以不同的方法演化以求生存)的
收稿日期：2007-05-26
基金项目：国家自然科学基金资助（70573072）。

作者简介：姜晨，上海交通大学安泰经济与管理学院博士研究生；谢富纪，上海交通大学安泰经济与管理学院教授，博士生导师。

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影响，提出了适应度景观的譬喻。

适应度景观是通过将基因型(genotype)的适应值分配给基因型空间中对应的点而得到的,由于各基因型的适应值是有差异的,因而就形成了类似“山峰状”的景观。

图1中适应度景观的峰(peak)对应着基因型的高适应度,而适应度景观的谷(valley)则对应着基因型的低适应度。

生物体会往较高适配度的高峰演化[12]。

Kauffman在Wright基础上发现了一个能简练地生成适应度景观的NK模型。

而这个模型，其中N 指的是一个物种所包含的基因总数,K表示这些基因间的互动程度或上位互动数。

由于K的大小决定了各基因的适应度贡献,而K的取值范围为:0≤K≤(N-1)。

因此,每个基因对整体适应性所做的贡献取决于自身的等位基因状态以及影响这个基因的K个其他基因的等位基因状态。

假设每个基因有两个等位基因①，那么单个基因的取值就有2K+1种可能性。

而生命体整体的适应度则可以表示为N个基因适应度的平均值[14]。

这意味着环境中主体的活动可以被赋予一个值，并且随着时间的推移，主体的行为趋向于使该值增加，系统演化体现为寻找景观高峰的攀爬过程。

适应度景观对复杂系统的强大解释力很快使得这一分析方法从生物学的研究转到经济管理等社会科学的研究。

Maguire将适应度景观的观念引入到组织发展及战略管理的领域。

他认为不同的商业策略代表了不同的潜在适应度，因此对可能的适应空间的探索是一个设计问题，一个特定的策略及其调整使得一个企业或机构可以更加适应或再不适应它面对的环境[15]。

类似的，Frenken用适应度景观分析了产品创新的问题[16]。

徐迪用此工具探讨了商务模式的创新[17]。

组织作为一个复杂适应系统来研究，利用复杂性科学尤其是复杂适应系统理论的发展，探讨组织管理的原理与方法是组织理论发展的重要趋势[18]。

适应度景观同样适用于对组织演化的研究，这是因为将关注复杂性特征的适应度景观隐喻引入到组织演化研究，不但将自然选择与组织适应结合起来，强调了客观条件与主观努力的结合，体现了组织的演化过程并不仅仅受到外部环境的影响，即不仅仅是适者生存、优胜劣汰的自然选择过程，还与组织系统的内部组成部分和要素的相互关系和相互作用有关，体现了组织及其运作模式的演化是自然选择与自组织共同作用的结果。

2、组织演化的景观解释
为了应对成长的需要和外部的环境变化，组织往往会通过不同的变革来改变现在的状态。

这种通过对组织形态的改变来试图提高适应度的过程与适应度景观中生物学中有机体的适应过程是类似的[19]。

以往研究组织发展和演化的学者一般按照变革影响的范围和程度把组织变革分为两类，不同的变革类型体现了对组织不同程度的影响。

表1总结了以往学者对组织变革的划分类型的观点。

分析这些学者对变革的观点可以知道，尽管他们所用术语和定义不同，但他们都认为组织变革包含两种类型，一种类型是持续性的组织变革。

它根植于不断更新的工作过程之中，以及社会实践之中。

强调在既有的组织架构下，通过对组织组成、结构、战略等不断的进行小幅度的修改，以达到解决组织问题或提高组织效率的目的。

另一种类型相当于重建组织的形态。

它往往涉及建立新的构架、新战略、新业务、新的正式流程等。

为统一术语起见，本文的研究将第一种变革称为“渐进式变革”，将第二种变革称为“不连续性变革”。

一般来说，渐进式变革往往不会造成巨大的人员变动和权力、资源分
图1基因型空间
表1不同学者对组织变革的分类
变革类型研究学者对组织影响较
小
对组织影响较大
Greiner[20]演进式变革革命式变革Watzlawick[21]一级变革二级变革Sheldon[22]常态性变革不连续的变革
Miller&Friesen[23]渐进式变革量子运动(Quantum)
的变革
Tushman&Romanelli[24]连续变革不连续变革
Tushman,Newman
&Romanelli[25]
渐进式变革剧烈式变革
Foil&Lyles[26]渐进式变革转变式变革
Singh,House&Tucker[27]边缘式变革核心式变革①这里也可以是任意多个等位基因，但Kauffman的研究发现定义为两个等位基因能够简化模型并不失一般性的体现模型的定性性质[13]。

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配的巨大变化。

对流程的改善（kaizen）和技术的改进、提高就是一种典型的渐进式变革方式。

渐进式变革意味着对组织形态进行小幅度、持续性的修改、完善。

相反，不连续性变革既可以体现在对组织结构、权力、资源分配和利益的重新调整，也可以体现为对流程的再造和技术的大幅度变动或调整，意味着组织要同时改变许多组织特征。

将适应度景观分析引入到组织研究，组织变革的对象或者说影响适应的组织成分包括很多方面，比如组织战略、组织结构、流程、组织文化、人力资源政策等。

而代表组织绩效的适应度则可以被解释为企业利润或获利能力[20]，顾客对某种技术产品的偏爱程度，为利益相关者带来的价值或者达成组织目标的相关定量指标等[17]。

适应度景观就是由代表组织成分的维度空间和表示组织整体的适应水平的维度空间组成的多维空间。

组织适应过程可以理解为组织通过对现有各成分的调整来试图提高自己的适应度的过程。

由于“适者生存”的法则存在，适应度景观上的组织要不断随时间的推移在景观上攀爬并努力保持较高的适应度以避免淘汰。

这一过程既可以通过代表渐进式变革的局部爬山过程（或称紧邻搜索）实现，也可以通过代表不连续性变革的“长跳”过程实现，如图2所示。

组织随着演化徜徉于适应度景观中，每经历一次变化，它就从目前的形态向新的形态一步迈进。

自然选择保证了其演化的平均运动总是朝向更高的适应度，而停留在低适应度的组织将趋于灭迹。

由此，我们建立如下的组织演化的NK模型描述，每一组织有N个组织成分，由N{S1,S2,...,S N}表示。

对每一个组织成分来说可以用0或1两种状态表示。

比如S1可以代表扩张式战略(S1=0)或收缩式战略(S1= 1)，而S2可以代表是集权式的组织结构(S2=0)或分权式的组织结构(S2=1)等等。

我们用这N个组织成分组成的N位数串代表组织形态，则组织形态就有2N种可能。

按照Kauffman的方法[14]考察每种组织形态的适应度F（S），该适应度为这N个组织成分适应度的平均值。

每一个组织成分的适应度值受到它自身状态（0或1）及其他K个组织成分的影响（K是0到N-1之间的整数），这2K+1种可能构造中的每个组织成分被赋予一个满足在（0，1）间均匀分布的随机数来代表适应度。

组织形态的整体适应度可以表示
为：F（S）=
N
i=1
Σf i(S i,S-i)
N
，其中f i代表S i成分的适应度,S-i 代表影响该组织成分的其他K个组织成分。

组织演化的规律与特征
用适应度景观分析组织演化的过程，将自然选择与组织适应结合起来，强调了客观条件与主观努力的结合，可以得到以往关于组织演化研究所忽视的规律、特征。

这是因为以往的组织演化理论只是把自然选择看成是生物进化的惟一驱动力，它忽略了复杂性系统自发地产生有序现象的可能性。

1、组织演化的复杂性规律
适应度景观里有两个重要的概念：局部高峰和全局高峰。

局部高峰是没有适应度更高的相邻地点的决策组合。

全局高峰是整个景观中适应度最高的地点。

局部高峰的多少可以体现出适应度景观是否崎岖。

Kauffman通过大量计算机模拟试验得到NK模型的重要结论是景观的崎岖性取决于N和K的数值，与其他参数无关[14]。

首先，让我们想象一个由4个成分代表的组织，即N=4。

当K=0时，N个组织成分中的每一个都是独立的。

当每一个组织成分都达到了适应贡献最大时，便可得到一个总的最优组织形态。

这时，整个适应度景观只有一个最高峰，组织总可以通过改变适应度较差的成分来（即1变0或0变1）改善总体的适应度。

因此，组织只需通过局部爬山过程就可达到最高峰，而且在景观中不同的初始位置对采用局部爬山适应过程后的结果没有差别影响。

图3描绘了24即16个可能存在的组织形态所构成的超布尔立方体。

事实上，组织成分不存在相互影响关系的情况在现实中是非常少的。

假设我们用战略、结构、流程和组织文化来代表组织的这四个成分，我们知道它们总是互相影响的。

图4显示了K=3时，这个超布尔立方体的变化情况。

可以看出，K增大了，局部高峰的数量会随之增多，组织的演化路径也变的越来越不确定。

这时组织采用局部爬山策略并不能保证到
图2景观中的组织演化方式
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图3K=0时组织的演化动态
解释：每个组织成分适应度的取值都是随机的，范围是从0到1，组织整体的适应度就是这4个成分适应性贡献的平均值。

图中圈起来的顶点是地形上的局部高峰，这个局部高峰也是全局高峰。

达适应度值最高的地点。

局部爬山策略可能将组织引到适应度值较低的局部高峰。

进一步，考察包含更多成分的组织的情形。

同样，这些成分的状态决定了组织的适应性景观。

可以推测随着N和K的增加，适应度景观变得愈加崎岖不平和复杂。

下图5计算机模拟了在N=36和不同K值的景观上随机行走的情况体现了这一推断。

图4K=3时组织的演化动态
解释：每个组织基因都受到其他3个基因的影响。

对24即16个基因组中的每个基因的适应度赋值，范围是从0到1，组织整体的适应度是4个基因适应度贡献的平均值。

图中圈起来的顶点是地形上的局部高峰。

图5适应性景观随着K增大的变化
从图5可以看出，随着K的增加，地形变的越来越崎岖，每一点的高度与邻近点的高度也越不具有相关性。

在K=N-1时，景观中相邻地点的值已经完全不相关，平均局部最优的数量也达到了最多。

在这样完全随机的地形中，每一步向更高地方攀爬的努力都会受到约束条件的限制而变的愈加艰难。

结果是组织试图提高适应度的几率呈指数型变缓，而且几乎不可能攀爬到最高峰。

此时，组织局部爬山策略已然基本失效。

从以上分析可以知道，当组织成分间没有关联，即K=0时，通过将每一个成分调整到适应度最高状态，就可得到总的最优状态。

渐进式变革或局部爬山过程可以保证组织攀爬到景观的最高峰。

这种K=0的特点也出现在关联很小但不是0的情形，即在K相对与N相当低的时候。

这是因为此时的景观依然有非常大的平缓的吸引盆地引向景观的最高峰。

较低的山峰会聚在最高峰的周围地区，只有少量的山谷把他们和最高峰隔开。

因此，尽管适应性行走无法完全保证达到最高峰，通过局部改进达到顶部的可能性依然相当高。

然而随着组织成分间关联性增大，渐进式变革或局部爬山过程很容易把组织锁定在适应度较低的局部高峰。

这意味着组织演化具有这样的规律：组织的演化过程并不仅仅受到外部环境的影响，即不仅仅是适者生存、优胜劣汰的自然选择过程，还与组织系统的内部组成部分和要素的相互关系和相互作用有关。

组织演化受到自然选择与自组织共同作用的影响。

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2、景观中的组织演化特征
事实上，如果组织能够看到景观的全貌并做出全局的搜索，那么无论是平缓的地形还是崎岖的地形对组织都没有太大的影响。

两种情况下行为主体都可以发现最高的山峰。

遗憾的是，演化中的组织并不能对景观的全貌做出准确无误的判断。

而且，组织所处的景观本身也处在不断变化中，这种景观变化体现了外部环境的高度复杂性和不稳定性。

因此，组织在演化过程中常常受到“有限理性”和“不确定性”的影响，很难攀爬到适应度景观的最高峰。

组织需要不断在渐进式变革的局部爬山过程和不连续性变革的“长跳”过程中选择。

这与组织学习理论中对“探索”学习和“开发”学习两者之间平衡的强调不谋而合[28]。

“开发”的结果通常显得更为稳定，但当适应性组织过分投入在现有基础上的“开发”，则可能导致组织偏好局部积极的结果而忽视那些可能导致全局最优的探索策略，从而产生“能力陷阱”。

过度的“探索”同样也会成为组织的失败陷阱。

如果失败导致探索而探索又导致失败，组织就可能掉进承担了大量的试验成本，还毫无所获的风险中。

在适应度景观上，“开发”和“探索”的选择体现出了组织演化要面对现有形态的改进还是对新形态的尝试。

组织时常陷于这两种学习或适应行为的困境中。

组织演化的另一特征是组织在混乱、动荡的环境中更易于失败。

在现实中，组织的“探索”相对于“开发”更难以得到认可和鼓励，这是因为“探索”具有不可预见性——
—组织缺乏对所有“探索”的可能认识，也缺乏在“探索”基础上再继续“开发”产生的各种可能的认识。

因为大多数组织都钟情于局部搜索，这就导致了很容易陷入到局域高峰处，而这类高峰更会在混乱的环境中变为较低适应度的山谷。

组织成分关联度越高，陷入到局部山峰的概率越高，越容易无法实现更优的组织适应水平或无法摆脱失败的命运。

这验证了管理学界一直关注和感兴趣的悖论：组织的竞争优势和动态能力源于不断的学习和进步，但在环境混乱下，传统的核心技术、资源反而产生了“相对粘性”[29]或“核心刚性”[30]，使得组织的过去演化历史成为未来演化的绊脚石。

因此，从适应度景观分析，混乱环境中的组织要擅长在关键时刻通过保护和刺激“探索”或“长跳”，禁止过度的“开发”或“局部爬山”来摆脱渐进式演化的“刚性”造成的组织灾难性的失败。

结论与启示
一直以来，组织研究受到许多其他学科的影响并伴随着这些学科的发展汲取营养。

适应度景观和NK模型在解释现实复杂适应系统的能力为我们研究组织演化的复杂性提供了广阔的研究空间。

借鉴这一研究工具分析适应度景观中组织演化的特征和规律，可以得到如下结论和启示：
(1)组织渐进式的演化容易受到路径依赖的影
响并倾向于陷入到局域而非整体的最优中。

此外，初始状况对组织具有十分重要的影响。

由于组织发现的特定的山峰受到它所处在的各种可能组织形式的空间中的初始位置的影响，不同的初始状况可能将组织引至适应性景观不同的局域高峰。

(2)适应性景观中的组织并不能确定能到达什
么样的高峰，因此对多个地方的搜索有利于组织寻找到更高的山峰。

Beinhocker提供了支持这一观点的两个案例：信用卡公司Captial One和默克制药公司。

前者通过对各种产品市场战略进行多种实验，公司很快找到许多新想法并比其他缺少创造力的竞争对手创造了更多的成功。

后者将这种方法运用到药品开发方面并创造出很多新疗法的机会[31]。

(3)组织要根据自己在适应性景观中的位置选择
适当的发展策略。

如果组织已经处于较高的适应水平，那么组织应当更多关注渐进式变革的局部爬山过程以维持目前的高绩效水平，避免“长跳”放弃从现在组织形态中学习好处的可能。

而当组织受到适应度景观变形影响震荡到了比较低的山峰或山谷时，组织要勇于通过不寻常的方式摆脱以往限制和“遗产”的影响从而打破现状。

企业可以通过“长跳”
进入新的山峰，或者通过“再定位”进入新的地貌。

(4)组织要想摆脱路径依赖对演化路径的影响，
远离旧的组织形态建立新的形态不失为一好方法。

通用汽车公司Saturn能成功进行改革的原因之一也是由于它是设在新区的一个新部门。

由于远离通用汽车总部，因而总部的其他人员不易对这一部门施加影响，新部门可以摆脱路径依赖的影响进行革新，并运用知识建立一个适应度更高的组织形态。

用适应度景观和NK模型来分析组织演化充分体现了组织演化中自组织和非线性的复杂特征，这为我们更深刻理解组织演化的本质及寻找有效的发展策略有一定的启示意义。

在这基础上进一步的研究可以建立在分析组织成分间的结构特征对组
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织演化的影响以及在更为有效和复杂的景观搜索方式的寻找上。

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