高錫榮 周坤露 黃關(guān)鍵

收稿日期：20220822

基金項(xiàng)目：教育部人文社科研究項(xiàng)目：智能時(shí)代引領(lǐng)型國(guó)家創(chuàng)新體系的構(gòu)筑機(jī)制研究（20YJA790012）；重慶市研究生科研創(chuàng)新項(xiàng)目：基于車(chē)間智能體要素集成的智能制造生產(chǎn)函數(shù)研究（CYS22449）

作者簡(jiǎn)介：

高錫榮，教授，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，主要從事企業(yè)管理、技術(shù)管理與創(chuàng)新研究，Email：gaoxr@cqupt.edu.cn。

摘要：

組織架構(gòu)扁平化是解決企業(yè)官僚主義、信息傳遞失真、創(chuàng)新活力低下等弊端的必由之路。隨著智能技術(shù)的不斷推陳出新，企業(yè)為實(shí)現(xiàn)組織架構(gòu)扁平化，有必要利用一系列新興智能技術(shù)賦能管理者。智能技術(shù)賦能管理者，能拓寬其管理幅度、增加管理效率，進(jìn)而減少組織層級(jí)，促進(jìn)組織架構(gòu)扁平化。文章將管理者的大腦能力劃分為識(shí)記功能、溝通功能、決策功能以及監(jiān)控功能，基于李克特量表構(gòu)建了管理功能的測(cè)度體系，并基于空間理論和技術(shù)匹配的原理刻畫(huà)了技術(shù)驅(qū)動(dòng)組織架構(gòu)扁平化的實(shí)現(xiàn)機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn)：技術(shù)水平恒定時(shí)，管理幅度與管理效率存在倒U型關(guān)系，即過(guò)高或過(guò)低的管理幅度都會(huì)對(duì)管理效率產(chǎn)生負(fù)作用；組織架構(gòu)扁平化程度隨著智能技術(shù)的升級(jí)不斷加深，但達(dá)到臨界值時(shí)，扁平化程度就不再變化。智能技術(shù)對(duì)于管理能力存在多維賦能方式，最佳的賦能路徑是云存儲(chǔ)賦能識(shí)記功能、全息投影賦能溝通功能、人工智能賦能決策功能和物聯(lián)網(wǎng)賦能監(jiān)控功能。研究結(jié)論進(jìn)一步豐富了組織架構(gòu)變革的理論知識(shí)，為我國(guó)企業(yè)組織解決層級(jí)制問(wèn)題提供了新的思路與借鑒經(jīng)驗(yàn)，并為相應(yīng)的管理政策調(diào)整提供了學(xué)理依據(jù)。

關(guān)鍵詞：智能技術(shù)升級(jí)驅(qū)動(dòng)；組織架構(gòu)；扁平化

中圖分類(lèi)號(hào)：C936

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：16738268（2024）01013012

工業(yè)社會(huì)，層級(jí)制組織使得人類(lèi)社會(huì)生產(chǎn)力大幅提升，但信息溝通失真、組織成本高、員工創(chuàng)新受抑等弊端使其難以適應(yīng)當(dāng)前以5G、云計(jì)算、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等為代表的智能網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，層級(jí)制組織弊病凸顯。如何提高管理者的效率、促進(jìn)組織架構(gòu)扁平化將是組織亟需解決的問(wèn)題。

組織架構(gòu)扁平化可以在不改變企業(yè)性質(zhì)及其任務(wù)屬性的基礎(chǔ)上，運(yùn)用技術(shù)手段賦能管理者，拓寬其管理幅度，取消冗余的中間層級(jí)，使企業(yè)內(nèi)部信息溝通順暢，管理成本下降，激發(fā)員工創(chuàng)新活力。但組織架構(gòu)扁平化過(guò)程存在諸多障礙，經(jīng)典的管理幅度理論認(rèn)為管理幅度受限于管理者的精力、時(shí)間及大腦能力。其主要障礙源于大腦能力，包括識(shí)記功能、溝通功能、決策功能和監(jiān)控功能。技術(shù)作為拓寬管理幅度的重要因素，通過(guò)作用大腦能力實(shí)現(xiàn)技術(shù)賦能，因此大腦能力可以直接等同于管理者的管理能力。然而，在諸多組織架構(gòu)優(yōu)化的文獻(xiàn)中，鮮有關(guān)于智能技術(shù)輔助管理者建立“外腦”以拓寬其管理幅度的研究。故本文通過(guò)提煉拓寬管理幅度的障礙因素，找出技術(shù)賦能與管理幅度拓展的結(jié)合點(diǎn)；從大腦能力的角度，剖析拓寬管理幅度的突破方向以促進(jìn)組織架構(gòu)扁平化。

權(quán)變理論認(rèn)為企業(yè)需要不斷適應(yīng)外部環(huán)境的變化?，F(xiàn)如今，5G、云存儲(chǔ)、人工智能及物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)已逐步開(kāi)啟規(guī)模化應(yīng)用，技術(shù)成熟度不斷提高，在不久的將來(lái)，運(yùn)用智能技術(shù)賦能管理者將成為組織標(biāo)配。為應(yīng)對(duì)技術(shù)迭代升級(jí)帶來(lái)的挑戰(zhàn)，當(dāng)前亟需深度分析組織架構(gòu)扁平化的影響因素，探明組織架構(gòu)扁平化的智能技術(shù)賦能路徑，從而快速解決傳統(tǒng)層級(jí)制組織的弊端。

一、相關(guān)文獻(xiàn)回顧

（一）組織架構(gòu)扁平化的研究

學(xué)者們對(duì)組織架構(gòu)扁平化的研究建樹(shù)頗豐。Nathan等［1］指出組織層級(jí)越多，決策權(quán)越集中在頂層，這將導(dǎo)致集權(quán)嚴(yán)重、溝通效率低下的后果，同時(shí)引發(fā)層間的不信任感。這一系列弊端使得企業(yè)實(shí)現(xiàn)組織架構(gòu)扁平化的需求越發(fā)迫切。Kiruba等［2］認(rèn)為企業(yè)普遍會(huì)通過(guò)縱向擠壓的方式調(diào)整組織結(jié)構(gòu)，以適應(yīng)內(nèi)外部環(huán)境。同時(shí)，曾垂凱［3］也認(rèn)為企業(yè)為快速應(yīng)對(duì)市場(chǎng)變化，實(shí)現(xiàn)組織架構(gòu)扁平化是大勢(shì)所趨。扁平化的組織架構(gòu)意指什么呢？Rahnavard等［4］指出扁平化組織架構(gòu)是在員工和高管之間只有很少或沒(méi)有中層管理層級(jí)的組織架構(gòu)，這種組織架構(gòu)相較于傳統(tǒng)層級(jí)制優(yōu)勢(shì)明顯。譬如，Palepu等［5］提出扁平化組織是一個(gè)高度相互關(guān)聯(lián)的系統(tǒng)，它能夠增加組織成員間的合作，提高其靈活性和行動(dòng)能力。王德東等［6］認(rèn)為扁平化的組織架構(gòu)能顯著提高信息縱向流動(dòng)效率與加大傳遞準(zhǔn)確性。通過(guò)實(shí)證研究，彭正銀等［7］發(fā)現(xiàn)扁平化的組織架構(gòu)能顯著提高員工間的互動(dòng)頻率，進(jìn)而提高員工創(chuàng)新能力。此外，任朝旺等［8］發(fā)現(xiàn)扁平化的組織架構(gòu)能平抑組織成本。

（二）組織架構(gòu)形式取決于管理者能力的研究

劉征馳等［9］認(rèn)為管理能力強(qiáng)的領(lǐng)導(dǎo)者能顯著加強(qiáng)成員間的互動(dòng)合作，這有利于建設(shè)扁平化組織。扁平化組織要求管理者具有更大的管理幅度。然而，林志揚(yáng)等［10］認(rèn)為管理者的能力、時(shí)間和精力是有限的，拓寬管理幅度必然導(dǎo)致企業(yè)管理效率下降。此外，姜建清［11］發(fā)現(xiàn)管理者的決策能力、協(xié)調(diào)能力是影響管理效率的關(guān)鍵因素。為追求拓寬管理幅度和提升管理效率的雙贏局面，郝旭光等［12］提出以增強(qiáng)管理者能力的方式來(lái)加強(qiáng)跨部門(mén)溝通與提高人員管控等管理行為的效率。鑒于此，有必要通過(guò)一系列外部手段提升管理者能力。張樹(shù)山等［13］的看法是，針對(duì)不同管理需要，使用合適的技術(shù)賦能管理者。管理是與大腦各項(xiàng)功能緊密聯(lián)系的腦力活動(dòng)。馬慶國(guó)等［14］認(rèn)為從神經(jīng)管理學(xué)的角度研究經(jīng)典管理問(wèn)題時(shí)的大腦活動(dòng)是頗具吸引力的。同時(shí)，他發(fā)現(xiàn)人的大腦結(jié)構(gòu)功能與決策等行為之間聯(lián)系緊密。李國(guó)山［15］認(rèn)為人類(lèi)的記憶能力、交際能力和判斷能力等均由大腦控制。目前，科技革命衍生出的“智能技術(shù)群”有針對(duì)性地賦能大腦功能，提升管理能力將會(huì)是構(gòu)建扁平化組織的有效路徑。

（三）智能技術(shù)與管理相結(jié)合的研究

在信息時(shí)代的復(fù)雜環(huán)境下，Wei［16］認(rèn)為企業(yè)管理在面對(duì)海量數(shù)據(jù)時(shí)效率低下，企業(yè)可運(yùn)用云計(jì)算、云存儲(chǔ)等技術(shù)優(yōu)化組織結(jié)構(gòu)。同樣地，Nisar等［17］指出大數(shù)據(jù)技術(shù)與組織決策能力呈正相關(guān)，在管理實(shí)踐中，管理者可有效使用大數(shù)據(jù)輔助決策。Kim等［18］指出企業(yè)組織架構(gòu)變革往往與信息技術(shù)同步，從傳統(tǒng)的直線(xiàn)職能制到矩陣制組織架構(gòu)，再到事業(yè)部制，逐漸變得扁平化。信息越發(fā)達(dá)，企業(yè)扁平化趨勢(shì)就愈明顯。李平等［19］認(rèn)為隨著人工智能的應(yīng)用漸成燎原之勢(shì)，未來(lái)組織的架構(gòu)也將出現(xiàn)全新的景象。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的進(jìn)步，胡斌等［20］認(rèn)為企業(yè)的組織架構(gòu)將迎來(lái)顛覆性的變革。胡斌等［21］認(rèn)為在物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，企業(yè)組織結(jié)構(gòu)表現(xiàn)出可重構(gòu)、可擴(kuò)展的特征。王刊良等［22］認(rèn)為大數(shù)據(jù)和人工智能為企業(yè)提供了新的決策依據(jù)，對(duì)企業(yè)掌握和分析數(shù)據(jù)提出了新的要求。肖峰等［23］認(rèn)為人工智能可以使人從繁重的腦力活動(dòng)中解放出來(lái)。

綜上所述，現(xiàn)有研究多集中于對(duì)扁平化原理和組織架構(gòu)優(yōu)化過(guò)程的探索，缺少對(duì)具體技術(shù)賦能大腦能力的路徑探討。本研究基于“管理是指揮下屬的腦力活動(dòng)”這一論斷，指出拓展管理幅度的障礙因素是管理者的大腦功能，構(gòu)建了管理效率管理幅度的函數(shù)關(guān)系，搭建了技術(shù)水平升級(jí)促進(jìn)組織架構(gòu)扁平化程度加深的模型，探索了智能技術(shù)賦能管理者大腦各項(xiàng)管理功能的路徑。

二、組織架構(gòu)扁平化的概念體系

（一）概念定義

管理幅度：組織中管理者能夠直接管理的下屬人員的數(shù)量。

管理層級(jí)：組織的最高主管到基層作業(yè)人員之間設(shè)置的管理職位層級(jí)數(shù)量。

管理效率：對(duì)管理者而言，令其直接管理的下屬人員發(fā)揮作用的程度為a，管理幅度為b，且a與b反相關(guān)時(shí)，管理效率為既追求直接管理下屬發(fā)揮作用最大化、又要求管理下屬盡可能多時(shí)體現(xiàn)的管理者的管理能力發(fā)揮程度，即數(shù)值上體現(xiàn)為a與b之積的最大值。

組織架構(gòu)扁平化：通過(guò)增加管理幅度、減少組織管理層級(jí)的一種組織架構(gòu)精簡(jiǎn)過(guò)程。具體體現(xiàn)為當(dāng)企業(yè)規(guī)模一定時(shí)，橫向增加個(gè)人管理幅度，組織的垂直管理層級(jí)會(huì)隨之減少，層級(jí)制的組織形式就被壓縮成扁平狀的組織形式，這一過(guò)程稱(chēng)為組織架構(gòu)扁平化。

（二）組織架構(gòu)扁平化的理論基礎(chǔ)

1.最優(yōu)管理幅度理論

管理者的管理幅度與管理效率呈現(xiàn)倒U型函數(shù)的關(guān)系。管理者能力既定，管理效率先隨管理幅度的增加而上升，當(dāng)超過(guò)最優(yōu)管理幅度時(shí)，其下屬人均分配的管理資源逐漸減少，管理效率隨管理幅度的增加而降低。

技術(shù)水平既定，用x表示管理幅度，f（x）表示管理效率，最優(yōu)管理幅度為x0時(shí)，管理幅度管理效率關(guān)系函數(shù)曲線(xiàn)應(yīng)有如下性質(zhì)

2.智能技術(shù)提升管理效率理論

管理即指揮下屬的腦力活動(dòng)，管理者大腦能力的上限決定了直接管理下屬的數(shù)量。因?yàn)楣芾碚叩拇竽X不具備媲美智能技術(shù)的能力，所以對(duì)管理者而言，其管理幅度拓展的途徑是通過(guò)智能技術(shù)手段建立“外腦”。當(dāng)被管理者所發(fā)揮的作用程度相同時(shí)，隨著技術(shù)水平不斷升級(jí)，管理幅度會(huì)隨之拓寬，管理效率亦將由此上升。但是，技術(shù)升級(jí)不能無(wú)限制拓寬管理幅度，因此管理效率的增長(zhǎng)速度會(huì)逐漸放緩，在之后的階段保持較緩的增長(zhǎng)速度。

綜上所述，技術(shù)賦能管理者實(shí)現(xiàn)組織架構(gòu)扁平化的思想邏輯為：智能技術(shù)賦能管理者，拓寬其管理幅度。在被管理者所發(fā)揮的作用程度都相同時(shí)，管理效率得以提升。在組織規(guī)模一定條件下，組織層級(jí)隨之減少，最終實(shí)現(xiàn)組織架構(gòu)扁平化。其扁平化邏輯如圖1所示。

（三）組織架構(gòu)扁平化的智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)框架

拓寬管理幅度需克服諸多障礙因素，這些因素源于人類(lèi)大腦的生物學(xué)限制。大腦無(wú)法存儲(chǔ)海量信息，在存儲(chǔ)新信息的過(guò)程中必定會(huì)遺忘以往的信息；大腦的計(jì)算能力、數(shù)據(jù)處理能力等相較于計(jì)算機(jī)均十分有限；大腦在工作一段時(shí)間后需要休息，持續(xù)工作會(huì)使大腦工作效率降低，甚至產(chǎn)生突發(fā)性錯(cuò)誤。以上均為基于大腦生物學(xué)限制的管理幅度拓展的障礙因素，這些因素對(duì)大腦的核心功能起作用，制約著管理幅度的拓寬。而大腦的核心功能主要包括記憶、語(yǔ)言、執(zhí)行和注意，映射到管理場(chǎng)景中分別是：識(shí)記功能，即大腦間的相互認(rèn)知；溝通功能，即大腦間的情感聯(lián)系；決策功能，即大腦間的任務(wù)傳遞；監(jiān)控功能，即大腦對(duì)任務(wù)執(zhí)行效果的感知。

基于5G技術(shù)的人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等智能技術(shù)可以增強(qiáng)管理者大腦的核心功能，使管理幅度在技術(shù)賦能的條件下被拓寬。本文選用的智能技術(shù)為云存儲(chǔ)、全息投影、人工智能以及物聯(lián)網(wǎng)。以上技術(shù)都可以給大腦的核心功能賦能，促使大腦突破障礙因素的限制。智能技術(shù)賦能管理能力框架如圖2所示。

三、組織架構(gòu)扁平化模型

（一）扁平化演化模型刻畫(huà)

第一步：求管理幅度效率曲線(xiàn)f（x）極值。由于曲線(xiàn)是呈倒U型的連續(xù)可導(dǎo)曲線(xiàn)，所以對(duì)f（x）求導(dǎo)可得極大值點(diǎn)的橫坐標(biāo)x0，縱坐標(biāo)f（x0）。此時(shí)，最優(yōu)管理幅度效率點(diǎn)（x0，f（x0））表示既定技術(shù)水平下管理者的最優(yōu)管理幅度為x0，最優(yōu)管理效率為f（x0）。其函數(shù)圖如圖3所示。

第二步：引入技術(shù)參數(shù)t0和t1。其中，t0表示升級(jí)前的技術(shù)水平，t1表示升級(jí)后的技術(shù)水平。t0和t1技術(shù)水平下的管理幅度效率曲線(xiàn)分別用f0（x）和f1（x）表示。重復(fù)第一步，得到技術(shù)升級(jí)前后的最優(yōu)管理幅度效率點(diǎn)分別為（x0，f0（x0））與（x1，f1（x1））。對(duì)比兩條曲線(xiàn)可以發(fā)現(xiàn)：技術(shù)升級(jí)后，最優(yōu)管理幅度效率點(diǎn)向右上方移動(dòng)，表明越高水平的技術(shù)條件對(duì)管理者的賦能程度越深，管理能力提升越大。也就是說(shuō)，在直屬員工發(fā)揮作用程度相同的情況下，技術(shù)升級(jí)后管理者的最優(yōu)管理幅度增大，進(jìn)而使得最優(yōu)管理效率也隨之增大。技術(shù)升級(jí)前后曲線(xiàn)對(duì)比如圖4所示。

第三步：不斷增加技術(shù)t的取值并重復(fù)第一步，可得若干最優(yōu)管理幅度效率點(diǎn)（xi，fi（xi））。將所有點(diǎn)連接成線(xiàn)，即表示組織架構(gòu)基于技術(shù)升級(jí)的扁平化過(guò)程。由于扁平化過(guò)程與管理幅度和技術(shù)升級(jí)有直接關(guān)系，所以用u=u（x;t）來(lái)表示組織架構(gòu)扁平化過(guò)程，其中t為參數(shù)。技術(shù)不斷升級(jí)驅(qū)動(dòng)最優(yōu)管理效率提升的過(guò)程如圖5所示。

u=u（x;t），x∈（0，+SymboleB@），使得u′（x;t）>0，u″（x;t）<0。技術(shù)升級(jí)會(huì)同時(shí)增加管理者的管理幅度與提升管理者的管理效率，但技術(shù)水平達(dá)到一定程度時(shí)，組織架構(gòu)難以適應(yīng)技術(shù)的變化，所以扁平化組織的最大管理效率在高技術(shù)水平出現(xiàn)后會(huì)停滯，與邊際效應(yīng)遞減規(guī)律類(lèi)似。雖然技術(shù)不斷升級(jí)，但管理效率增長(zhǎng)逐漸放緩。

（二）模型的代數(shù)表達(dá)

為不失一般性，基于χ2分布概率密度函數(shù)對(duì)技術(shù)賦能促進(jìn)組織架構(gòu)扁平化的過(guò)程做進(jìn)一步描述。χ2分布的概率密度函數(shù)為

式（2）中：n為自由度。以自由度作為技術(shù)水平的衡量參數(shù)時(shí)，會(huì)出現(xiàn)隨著技術(shù)升級(jí)最優(yōu)管理幅度遞增但最優(yōu)管理效率卻遞減的情形，這與管理幅度和管理效率同步增加相違。究其原因，在于概率密度函數(shù)曲線(xiàn)與橫軸面積始終為1?；诖耍疚囊驭?分布概率密度函數(shù)為雛形，再結(jié)合技術(shù)升級(jí)將同步增加管理幅度和管理效率的實(shí)際情況，對(duì)χ2分布的概率密度函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，其表達(dá)式為

式（3）中：x，t>0，函數(shù)圖像呈倒U型，且因變量受單一自變量x與單一參數(shù)t的影響，故式（3）可作為管理幅度效率函數(shù)的基本形式。其一階導(dǎo)函數(shù)為

因?yàn)閘n2t·e-x·（2x）t2－12t2Γt2>0，所以t－22x－1與du（x;t）dx正負(fù)號(hào)相同。由此可推出，當(dāng)t>2x+2時(shí)，u（x;t）遞增，當(dāng)t<2x+2時(shí)，u（x;t）遞減；當(dāng)t=2x+2時(shí)，du（x;t）dx=0。此時(shí)，管理效率在當(dāng)前技術(shù)水平下取極大值，借此得以證明隨管理幅度x的不斷增加，管理效率先增加后減小。

另?yè)?jù)式（3）證明技術(shù)水平t升級(jí)，使得最優(yōu)管理效率提升，即證：t=2x+2時(shí)，t∈N+，使得u（x;t+1）>u（x;t）成立。

對(duì)連續(xù)可導(dǎo)函數(shù)u（x;t），證明u（x;t+1）>u（x;t），等價(jià)于證明式（5）>0。

（三）模型的仿真

為將技術(shù)升級(jí)使得管理效率提升的程度描述得更加清晰，通過(guò)Python進(jìn)行數(shù)值仿真實(shí)驗(yàn)。式（3）中t為參數(shù)，故對(duì)其賦值，令t=6，對(duì)應(yīng)的函數(shù)圖像如圖6所示。

圖6表明，技術(shù)水平t=6時(shí)，管理者的最優(yōu)管理幅度為2人，對(duì)應(yīng)的管理效率為143%，此時(shí)，減少下屬數(shù)量將導(dǎo)致管理資源浪費(fèi)，增加下屬數(shù)量將導(dǎo)致管理資源分配不足，這兩種情況都會(huì)使得管理效率下降。改變技術(shù)水平t的取值，分別取t=13和t=30，在不同技術(shù)水平下，管理幅度效率曲線(xiàn)形態(tài)發(fā)生變化，變化后函數(shù)圖像如圖7所示。

圖7表明，隨著技術(shù)水平不斷提升，管理者的最優(yōu)管理幅度遞增，且管理效率也呈遞增態(tài)勢(shì)，只是增速逐漸放緩。當(dāng)技術(shù)水平達(dá)到30時(shí)，管理者的最優(yōu)管理幅度為14人，管理效率最大值達(dá)到161%。

此時(shí)，較低的技術(shù)水平難以支撐管理者有效管理14名下屬，而較高的技術(shù)水平下，直接管理14人顯然是對(duì)管理能力的浪費(fèi)，管理效率無(wú)法有效增加。因此，技術(shù)水平只有在適宜的管理幅度下，才能對(duì)管理者的管理能力完全賦能。

將離散的技術(shù)參數(shù)t連續(xù)化，可以得到一簇管理幅度效率曲線(xiàn)，其極大值點(diǎn)的連線(xiàn)可表示組織架構(gòu)扁平化的過(guò)程（見(jiàn)圖8）。

圖8表明，隨技術(shù)t的升級(jí)，每一條管理幅度效率曲線(xiàn)上都存在極值點(diǎn)（xi，fi（xi）），所有極值點(diǎn)連接而成的曲線(xiàn)即為組織架構(gòu)扁平化曲線(xiàn)。這意味著，智能技術(shù)可以有效增強(qiáng)管理者的管理效率，將管理者從低效的管理中解放出來(lái)，并將個(gè)人才能運(yùn)用到戰(zhàn)略決策等方面。當(dāng)技術(shù)不斷滲透到組織管理中，許多中間管理層將被取代；管理者管理能力的解放可直接拓寬個(gè)人管理幅度，在組織規(guī)模不變時(shí)，組織架構(gòu)將隨技術(shù)賦能程度的提升而逐漸趨于扁平化。

四、組織架構(gòu)扁平化的技術(shù)驅(qū)動(dòng)

（一）管理能力測(cè)度

大腦在管理過(guò)程中所發(fā)揮的功能可分為識(shí)記功能、溝通功能、決策功能與監(jiān)控功能，這些子功能均可在若干要素中發(fā)揮作用。譬如，管理者大腦的監(jiān)控功能主要用于對(duì)員工的崗位出勤、工作過(guò)程和業(yè)務(wù)績(jī)效進(jìn)行監(jiān)控。每個(gè)功能要素zij具有對(duì)應(yīng)的權(quán)重wij，權(quán)重越大代表要素的重要程度越高，對(duì)應(yīng)于管理的某項(xiàng)子功能的影響程度就越高。管理子功能、功能要素與要素權(quán)重構(gòu)成管理能力測(cè)度體系如表1所示。

（二）要素權(quán)重與強(qiáng)度的確定

計(jì)算要素權(quán)重。對(duì)管理者進(jìn)行訪談，采用李克特量表給第i個(gè)子功能中各要素層的重要程度進(jìn)行評(píng)分，得到大腦第i個(gè)子功能中第j個(gè)要素的得分xij（i=1，2，3，4，j=1，2，3）。以此計(jì)算各要素相對(duì)于

（三）技術(shù)驅(qū)動(dòng)的篩選算法

在每項(xiàng)子功能用三維向量表示的前提下，引入三維空間概念，但由于管理功能和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是兩種不同類(lèi)型的變量，于是將三維空間擴(kuò)展為雙空間模型。

首先，構(gòu)建管理要素層空間（見(jiàn)圖9）。坐標(biāo)軸設(shè)為z1、z2、z3，分別表示第一要素、第二要素、第三要素的強(qiáng)度。將管理子功能的強(qiáng)度視為三維空間中的點(diǎn)BFi（zi1，zi2，zi3）。

其次，構(gòu)建技術(shù)空間（見(jiàn)圖10）。將四種智能技術(shù)——云存儲(chǔ)、全息投影、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)視為兩種要素的組合，于是技術(shù)空間呈二維平面，分別將坐標(biāo)軸設(shè)為α和β。四個(gè)技術(shù)約束點(diǎn)Tm（m=1，2，3，4），其坐標(biāo)（tm1，tm2）表示第m種技術(shù)在α和β軸上的要素強(qiáng)度值。

以BFi和Tm兩點(diǎn)之間的距離來(lái)定義管理功能與智能技術(shù)的匹配度。距離與匹配度成反比，距離越近表示該點(diǎn)代表的技術(shù)與管理功能匹配度越高，管理者更應(yīng)該采用該技術(shù)來(lái)提高對(duì)應(yīng)的管理功能。

將技術(shù)空間視為某一維坐標(biāo)恒為0的特殊三維空間，其坐標(biāo)點(diǎn)可以擴(kuò)展為T(mén)m（tm1，tm2，0），則第i個(gè)功能BFi與第m個(gè)技術(shù)點(diǎn)Tm的距離為L(zhǎng)BFiTm，可得

以識(shí)記功能BF1為例，若LBF1T1

若某一技術(shù)對(duì)多個(gè)子功能賦能程度相等，則比較第二因素和第三因素組成的點(diǎn)和技術(shù)點(diǎn)的距離即比較其在z2oz3面的投影點(diǎn)與技術(shù)點(diǎn)的距離。如圖12所示，LBF1T2=LBF2T2，表明物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)識(shí)記功能和溝通功能的賦能程度相同，若要進(jìn)一步篩選物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)最佳的賦能對(duì)象，則將管理功能點(diǎn)投影至z2oz3平面，分別計(jì)算LBF01T2和LBF02T2在平面上的投影點(diǎn)與技術(shù)點(diǎn)的距離，可進(jìn)一步確定管理功能匹配效果最佳的智能技術(shù)。

五、技術(shù)驅(qū)動(dòng)扁平化的實(shí)施路徑

技術(shù)驅(qū)動(dòng)扁平化的實(shí)施路徑是指將智能技術(shù)與管理子功能相結(jié)合，提升管理效率，從而拓寬管理幅度，加快組織架構(gòu)扁平化。路徑包括云存儲(chǔ)賦能識(shí)記功能、全息投影賦能溝通功能、人工智能賦能決策功能以及物聯(lián)網(wǎng)賦能監(jiān)控功能。

（一）云存儲(chǔ)賦能識(shí)記

云存儲(chǔ)是指通過(guò)集群應(yīng)用、網(wǎng)格技術(shù)或分布式文件系統(tǒng)等功能，將網(wǎng)絡(luò)中海量的存儲(chǔ)設(shè)備通過(guò)應(yīng)用軟件整合來(lái)對(duì)外提供數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和業(yè)務(wù)訪問(wèn)功能的一個(gè)系統(tǒng)。因云存儲(chǔ)的可擴(kuò)展性、場(chǎng)外管理、快速部署以及無(wú)中斷數(shù)據(jù)遷移等優(yōu)勢(shì)顯著，故可將其作為智慧辦公場(chǎng)所，其對(duì)管理者識(shí)記功能的賦能主要體現(xiàn)為員工信息、工作任務(wù)、任務(wù)執(zhí)行情況的識(shí)記。

使用云存儲(chǔ)，辦公設(shè)備不再需要大容量的本地硬盤(pán)，組織成員可以在任意時(shí)刻、地點(diǎn)對(duì)文件進(jìn)行操作。此外，所有任務(wù)的下達(dá)、分配以及執(zhí)行情況都可以通過(guò)云數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行存儲(chǔ)，管理者可以隨時(shí)查看任務(wù)執(zhí)行情況，實(shí)時(shí)跟蹤任務(wù)進(jìn)度。所有的員工信息均可上傳云數(shù)據(jù)庫(kù)并進(jìn)行分類(lèi)整理，管理者僅需逐一對(duì)應(yīng)編碼來(lái)調(diào)取員工信息。通過(guò)5G終端還可以實(shí)現(xiàn)辦公云協(xié)同，組織成員可以在不同終端設(shè)備上對(duì)文件進(jìn)行操作，并且可以有效降低時(shí)延，文件大小也不受限制，協(xié)同辦公能力得到提升。云存儲(chǔ)賦能識(shí)記路徑如圖13所示。

（二）全息投影賦能溝通

目前，管理者與下屬溝通的主要方式為線(xiàn)下會(huì)議交流和線(xiàn)上視頻交流。線(xiàn)下會(huì)議交流要求管理者與下屬位置相近，且需要提前確定會(huì)議的時(shí)間地點(diǎn)，之后再告知相關(guān)人員參會(huì)，在會(huì)議準(zhǔn)備階段就要耗費(fèi)大量的時(shí)間和精力，溝通效率低下；線(xiàn)上視頻交流雖然較為便捷，但參會(huì)人員只能通過(guò)基于4G網(wǎng)絡(luò)的高清畫(huà)面?zhèn)鬏斶M(jìn)行溝通，會(huì)議信息傳遞的質(zhì)量和效果遠(yuǎn)不如線(xiàn)下實(shí)體會(huì)議?；?G網(wǎng)絡(luò)高帶寬、低時(shí)延、高鏈接的全息投影技術(shù)可以通過(guò)記錄和再現(xiàn)光波信息，以及3D衍射原理和真實(shí)人像傳送實(shí)現(xiàn)成員間的群體聯(lián)絡(luò)和多用戶(hù)并發(fā)模擬會(huì)議場(chǎng)景，并實(shí)時(shí)對(duì)接會(huì)議資料。全球各地的人員可以突破空間的限制在虛擬會(huì)議室參會(huì)，并且通過(guò)上傳分享超高清的會(huì)議資料，實(shí)時(shí)進(jìn)行思維碰撞。全息投影的應(yīng)用使得組織成員在網(wǎng)絡(luò)中可以高頻高效地進(jìn)行交流，這加快了信息的傳遞速度與準(zhǔn)確性，有效解決了信息傳遞失真以及“牛鞭效應(yīng)”的弊端。全息投影賦能溝通路徑如圖14所示。

（三）人工智能賦能決策

隨著人工智能與深度學(xué)習(xí)算法技術(shù)的成熟，管理者的決策從相對(duì)理性轉(zhuǎn)變?yōu)榻^對(duì)理性，這得益于人工智能的輔助作用和替代作用。

一是輔助作用。人工智能作為管理者的“外腦”，以計(jì)算機(jī)深度算法為基礎(chǔ)，利用情景構(gòu)建等方式協(xié)助分析、演繹和計(jì)算組織內(nèi)整合、集成的數(shù)據(jù)信息。同時(shí)，人工智能還可以模擬人類(lèi)處理復(fù)雜問(wèn)題的邏輯思維過(guò)程，使管理者從有限的知識(shí)、精力和時(shí)間中解放出來(lái)，并且基于歷史記錄生成多種備選解決方案，輔助管理者做出更科學(xué)合理的組織決策。

二是替代作用。人工智能計(jì)算機(jī)能模擬人類(lèi)的智能行為和邏輯思維，實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)的擬人化，使計(jì)算機(jī)具備自主決策能力和分析能力，在基于已有信息數(shù)據(jù)的前提下，提出預(yù)測(cè)性的決策。

人工智能輔助下的管理者突破生理因素的大腦極限成為絕對(duì)理性的決策者，基于深度學(xué)習(xí)算法的數(shù)據(jù)信息形成確定性的決策環(huán)境。人工智能時(shí)代，管理者決策準(zhǔn)則由相對(duì)理性轉(zhuǎn)變?yōu)榻^對(duì)理性，其賦能路徑如圖15所示。

（四）物聯(lián)網(wǎng)賦能監(jiān)控

在企業(yè)管理中，監(jiān)控功能主要應(yīng)用于對(duì)員工任務(wù)行為以及工作場(chǎng)景的監(jiān)控。得益于對(duì)這兩方面中海量數(shù)據(jù)的掌控，管理者能更好地對(duì)企業(yè)業(yè)務(wù)績(jī)效、人力資源、人崗匹配等進(jìn)行管理。

企業(yè)辦公設(shè)備在接入基于5G的物聯(lián)網(wǎng)之后，會(huì)生成員工與工作場(chǎng)景間互動(dòng)互聯(lián)的海量、多源、異構(gòu)的感知數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以將員工和工作場(chǎng)景數(shù)據(jù)化，并勾繪出二者的數(shù)據(jù)畫(huà)像，為人力資源調(diào)度、員工任務(wù)匹配度預(yù)測(cè)等管理行為提供科學(xué)合理的依據(jù)。管理者基于物聯(lián)網(wǎng)生成的數(shù)據(jù)，分析得出員工職位與能力的匹配關(guān)系，減少人力資源浪費(fèi)；分析勞資關(guān)系與沖突的臨界點(diǎn)，降低內(nèi)部管理成本；以及對(duì)員工價(jià)值創(chuàng)造過(guò)程及績(jī)效進(jìn)行客觀公正的量化評(píng)價(jià)，提升考核評(píng)級(jí)效率等。通過(guò)研究員工績(jī)效與數(shù)據(jù)的特征規(guī)律，有利于管理者規(guī)劃企業(yè)人才培養(yǎng)計(jì)劃，為企業(yè)制定人才戰(zhàn)略提供支撐。人力資源量化與海量數(shù)據(jù)的結(jié)合使得員工跨部門(mén)、跨層級(jí)乃至跨地域成為可能，管理者的管理效率得以提高，企業(yè)組織架構(gòu)更加趨向扁平化。物聯(lián)網(wǎng)賦能監(jiān)控路徑如圖16所示。

六、結(jié)論

企業(yè)組織架構(gòu)變革的外部主動(dòng)力來(lái)源于技術(shù)的變遷，本研究基于云存儲(chǔ)、全息投影、人工智能以及物聯(lián)網(wǎng)等智能技術(shù)，闡釋了智能技術(shù)賦能管理者驅(qū)動(dòng)組織架構(gòu)扁平化的基本邏輯，建立了智能技術(shù)升級(jí)驅(qū)動(dòng)組織架構(gòu)扁平化的模型，探討了智能技術(shù)匹配大腦子功能的篩選算法和賦能路徑。主要研究結(jié)論如下。

1.管理幅度與管理效率存在倒U型關(guān)系。剖析組織架構(gòu)扁平化演化模型發(fā)現(xiàn)，在既定技術(shù)水平下，當(dāng)管理幅度適中時(shí)，管理效率存在極值，過(guò)高或過(guò)低的管理幅度都會(huì)對(duì)管理效率產(chǎn)生負(fù)作用，從而降低管理效率。

2.智能技術(shù)可以賦能管理者提高管理能力。管理者無(wú)法具備足夠全面且強(qiáng)大的管理能力，其管理幅度只能在一定范圍內(nèi)得到拓展，管理者大腦功能在智能技術(shù)的輔助下可以突破生物學(xué)的制約，大幅拓寬管理幅度。

3.智能技術(shù)迭代升級(jí)將加深組織架構(gòu)扁平化程度。對(duì)企業(yè)而言，運(yùn)用智能技術(shù)賦能管理者，輔助其進(jìn)行管理工作，可以顯著提高管理效率，進(jìn)而擴(kuò)大其管理幅度。技術(shù)水平越高，組織架構(gòu)扁平化程度越深。

4.智能技術(shù)對(duì)于管理功能存在多維賦能路徑。最佳的賦能路徑是云存儲(chǔ)賦能識(shí)記功能、全息投影賦能溝通功能、人工智能賦能決策功能以及物聯(lián)網(wǎng)賦能監(jiān)控功能。

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（編輯：段明琰）