[系统转发] 管理研究理论和贡献探讨

Kenny，针对Twotwo询问 『有没有这样一些好文章，从同一个视觉，用了不同的理论解释同一个现象呢』？ 您以组织公平理论中的「群体价值模型」（group value model）与「工具模型」（instrumental model）说明为什么员工要追求程序上的公平（见2008-8-6 15:52:00，目前在第三页）。针对您的答复与Twotwo的询问，我有下列的困惑。
1. 所谓『从同一个视觉，用了不同的理论解释同一个现象呢』？ 此处的视觉（角？）不就是指「理论观点」吗？如属真，那Twotwo的问题是否可简化为『指用了不同的理论视角解释同一个现象』？还是同一视觉真可以包括不同的理论观点？？我搞胡涂了!
2.  请问，当我们要说明除了现有的观点可以说明某现象（如「工具模型」之于员工追求程序公平）外，还有另外的观点（如「群体价值模型」之于员工追求程序公平）时，在量表的设计，我应包含哪些构念？我是不是要把现有的其它对于此因变量有解释力的自变量都要在量表中呈现？进行统计检测时，再将他们以控制变量处理？

我是台湾的博士生，昨天才知道有这个blog! 会好好学习!! 

Kenny，我去年有参加您在暨南大学的讲学，收获很多，今天刚从2008AOM回来。顾不得疲倦，先把我阅读日志后的一些困惑（共8点）向您求教。其它前面的众多教导，我会加紧脚步追赶。
 
看了您理论与逻辑4「因果关系」的分享，惊觉到如要把因变量（因）如何影响应变量（果）的原由说清楚，若考虑到理论的层面（其实，理论的层面怎么区分，我仍不清楚，是指宏观或是微观吗？），真得很复杂。但兴奋的是，我的学习历程从未有过理论层面的清楚概念，可以藉此学习更多。谢谢您！

首先，所谓深或浅的理论层面，若以您的例子：「我感到痛是因为妈妈打我，还是我的神经受到刺激」，问题1. 我是否可以将「妈妈打我」视为从浅的层面说明「我感到痛」，而「我的神经受到刺激」则视为深的层面说明「我感到痛」? 问题2. 这深的理论层面或浅的理论层面的定义是指什么呢？

您举的每个例子，协助我们了解到当发展理论来解释事物间的关系时，找出孰是因孰是果，真得不是一次研究就可以到位的。这x1->x2->x3->xn… ->y关系，不也说明了中介变项于理论的贡献？问题3. 我想了解的是当此因果关系加入了中介变项的考虑时，在理论层次的推展上，就连贯性而言，是应由较深的层次推至较浅的层面？或是反之？ 

举例而言，组织作用了一些机制希望提升员工的绩效，此「机制到绩效」的过程，我可以说员工对此机制（x1）先产生了「理性认知与感性感受」（x2），影响了其「工作态度」（x3）进而有了认真工作以求自保的「工作动机」（x4）（问题4. 请问态度与动机到底谁是因谁是果呢？我常常分不清！可以谈一下吗?）。

问题5. 这个例子可以算是从三个不同层次的因解释同一个果吧 (应不是属于在同一层面的不同宽度吧) ？问题6. 当我就理论层次说明这三个因时，我应依循什么做理论的推展（其实我实在分不清这三个中介变项：「理性认知与感性感受」、「工作态度」、「工作动机」有理论层次的深，浅之分吗）？

另外，理论的层面应不是等同于理论的层次（level of theory）吧？问题7. 但是否理论的层面与构念的层次要考虑彼此的适切性？还有，问题8. 是不是有些理论只能用于说明某些层次的现象？我如果用制度理论说明人在组织中求生存，这样的应用妥适吗（喔！这似乎是另一类有关如何运用适切的理论来说明现象的问题。但您若有空，可以稍加指导吗？）

总之，当说明事物间的关系时，需将理论层次考虑进去，这对我而言，真得不容易消化理解！我似乎陷入了一团乱的困境，还是我的脑袋累了，想不清了？谢谢解救！   

写了一篇新日志，但是在这个贴了两次还是无影无踪，可能又是太长吧。所以还是贴到我的日志上去了。 Kenny

Cecilia，我从您写的东西里面也受益很多，让我们像您说的那样“让这里更美好”。

kenny以及其他人都多次提理论（深度）和（广度），并用“疼痛”的例子分析了。在前面我曾经问道“理论边界”问题，不知道kenny对“边界”的理解是否就是理论深度和广度，但在我看来两者不同。

不严格说，量子力学是原子层面的理论，化学是分子层面的理论，基因工程是“分子群”层的理论，生理学是器官与组织层的理论，生态学种群层面的理论；这些都是不同深度的研究，就此讨论理论深度问题，意义不大？当然跨层次问题更有意义，如社会生物学发现是人类和动物“利他行为”的根据在于某些“基因”的存在。还有理论的广度实际上就是testing问题似乎也没有什么好说的。

我所说的理论“边界”或“大”与“小”源自grand theory 和 middle range theory问题，它们的本质区别不是上面所说的深度和广度，而是理论的“宏大叙事”程度以及其可“证伪”程度。

grand theory（大理论）是高度“宏大叙事”理论，所谓“宏大叙事”是指存在一个统一的大理论体系，可以对整个系统的问题（当然是某个方面的问题，比如社会学理论对社会问题）彻底说明，而且这种解释是唯一的，客观的、绝对真理的。比如马克思的《资本论》对西方世界的理论解释，共产主义对人类社会的分析；韦伯的宗教伦理对资本主义的分析，帕森斯的结构功能主义等等，所有这些都是庞大的大理论，都试图对整个社会做唯一的、真理的，彻底的解释，总体而言这些特征都体现一种理性的、统一的“现代性”特征。尽管它们成就了诸多大师，但人们发现这种理论很难用所谓科学程序检验，因此我们不知道它是否“真的正确”。针对这一问题，墨顿认为有必要先做一些middle range theory，当这种理论足够多时，再综合这些理论形成一个统一的大理论。由于中程理论可以很好地利用科学程序，因此其在多社会学科内流行，而具有宏大叙事特征的大理论日益没落。

(接下）

但这并不表明小理论没有问题，实际上小理论在研究和实践方面产生了一个大问题，小理论利用模型日益实证化，研究的问题开始越来越细（在一定程度上可能因为，越细的研究越容易实证吧），越来越琐碎。这种高度分工从根本上把诸多整体的宏观现象和问题分割成一块又一块数学模型，而其整体的、深层的意义越来越被忽视（在一定意义就是想象、率性、洞见问题吧），社会学科的诸多研究实际上存在这一种琐碎化、细节化、技术化、模型化的危险。虽然论文发表了很多，但由于任何现实问题都是涉及多个方面的复杂系统，而这些研究只是对这个系统的一些局部细节进行了详细钻研，整体上却缺乏有力的系统解释，研究表现为从此岸到彼岸漂流着诸多的散碎模型，但就是没有一条明确解释的桥梁，这种“碎片化”的特征在很大程度上导致了研究可以脱离实践进行，而侧重了方法论，却忽视了研究的根本 目的。

Cecilia也曾经说道“大”理论，由于不能证伪而不能称为科学理论，但在社会领域内这种“不科学”的理论往往对现实具有巨大影响力，就马克思的宏大叙事已经指导了两个大国（前苏联和中国）的建立。从理论和现实的关系来说，在社会学科内这种“科学性”是不是真的那么重要呢？也许我们还需要考虑理论的“影响力”问题，而不能单独在意所谓的“科学程序”。

我所说的理论“边界”就是在说，当一种研究把问题细分的足够细致（边界足够小），以至于琐碎到其对现实的“影响力”很小时，（比如对常识问题的研究，对一些可以通过常识稍作推理就能了解的问题答案的研究），这种科学研究已经只具有方法论意义，而没有研究价值了。我们凭逻辑推理就可以解决的问题，为什么非要再用数据调查一番呢？实践是检验真理的办法，在社会科学领域除了实证方法之外，“摸着石头过河”的试错方法是验证理论的另一种方法。社会界和自然界是否一样？是否存在自然界一样的、千古不变的真理呢？

管理研究可能并非像自然科学那样，多小的问题都可以研究，在研究资源有限的条件下，需要首先注意研究的理论对现实的“影响力”，一方面要针对现实问题做研究，另一方面要做足够大的研究，而不是抓住一些细枝末节地问题走一遍科学程序，这样只能是发paper，即使弄出了一个理论，由于对问题没有太多“影响力”也不会有太多意义。观当今之中国，又有多少研究是真正解决了中国企业界所面对的管理现实问题呢？又有多少研究是在追随西方研究者的谈话？中国企业家曾经断言，中国管理没有研究，只有我们自己打拼的经验。一些西方学者试图携其研究之强劲传统以解中国实践之困惑，但从其规范的“洋八股”模式中，字里行间都可以感到他对中国太不了解了。


总之，“深度”和“广度”问题和“边界”问题非同一个问题，我认为好的研究要注意边界设计，在很小的边界中虽然可以生成理论发出paper但未必对现实产生影响；一些大理论也许不能走一遍“科学”程序，但却未必不会对现实产生巨大影响，未必不是社会所需要的。纯粹停留在“传统中国的思辨式”研究中固然是没有出路的，但完全照搬所谓“科学”的一套也会由于自然和社会之间存在本质的不同而可能无法解决所有问题。也许还需要探索一种新方法能解决研究上的这种问题。


以上是对一些理论深度、广度和我提到的边界问题的辨析。还希望有感兴趣者能对这一问题探讨探讨。Eleven

“结果数据表现，这两个变量的相关系数是.59。在统计上来说如果真正的群体相关是0的话，样本相关是.59的统计概率低于.0001。所以数据支持了「主管下属关系」和「额外工作表现」有正相关。也支持了「社会交换理论」。胡教授总结说”

kenny，上面是你日志中的例子，其中为什么要表述这句话“在统计上来说如果真正的群体相关是0的话，样本相关是.59的统计概率低于.0001”。这句话是不是有什么重要的统计意义呢？怎样能由0.59知道0.0001呢？

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希望大家在中人网能拥有更符合自己心意的个人空间：-）

关于Andy 2008-8-13 11:48:00提到调节作用中系数的问题，Cecilla已经提了一些看法，感谢分享。另外再补充一点点看法，我的理解是在调节作用中那些β系数值得大小是有含意的。从Kenny讲解调节作用的那篇日志就可以看到,通过检验β系数我们只能看出调节作用不为零的可能性有多大。要了解调节变量到底对自变量－因变量关系起了什么作用，需要把β系数的值和自变量项的值结合起来看。举个例子，假设样本数相同，四个检验中分别得到：Y= 3 + 0.4X + 0.2Z + 0.2XZ, Y= 3 + 0.4X + 0.2Z - 0.2XZ, Y= 3 - 0.4X + 0.2Z + 0.2XZ, Y= 3 - 0.4X + 0.2Z - 0.2XZ, 虽四个式子中XZ项系数两两分别相同，但它们所表示的X-Y关系受Z变化影响都是各自不同的，可以分别表示为，0.4+0.2Z, 0.4-0.2Z, -0.4+0.2Z, -0.4-0.2Z, 即当Z增加时（Z>0），它对X-Y关系分别起到的作用是：增强了正向关系，减弱了正向关系（甚至改变为负向关系），减弱了负向关系（甚至改变为正向关系），增强了负向关系。另外，关于是否可以比较调节项系数的大小，如果我们是想比较两个调节变量对同一个关系那个作用大，不如把他们都放进同一个回归中比较，如果想比较在两个组中，调节变量的作用哪个大，似乎已经引入了第二个调节变量，不如做一个three way interaction应该就可以看清楚了。 不知道这样理解是否合理呢？

几年前在北京的地摊上买到的一本中文书很不错，是我最早了解因素分析的来源了。是北师大张厚粲著的《现代心理与教育统计学》(2003年修订版)。你提到的几个问题里面应该都有讲到，希望能对你有帮助哈。:-) 唯一没提到的可能是“因素分析与Cluster Analysis（我不知道这中文要怎么说）的差别是什么”。Cluster analysis的中文翻译我听过的有“聚类分析”，“群聚分析”，“丛聚分析”等等，用最简单的话说，这两种方法的相似之处是都是把一大堆东西分成小堆小堆的，不同之处是它们分的目的和标准。因素分析是把很多变量分成几堆，为了把这么多变量所代表的变异量用几个因素的变异量来概括，这样达到了简化信息的目的，被分在一起的变量很相似，至少在数据上高相关；而聚类分析分的不是变量，而是由这些变量所描述的研究对象，分类的目的是让一类中的研究对象最相似，而类与类之间差异最大，而用什么衡量他们的相似或差异呢？就是用来描述它们的那些变量的值了，所以那些变量并没有被分开，原来有十个变量，现在每一个研究对象还是用这十个变量所描述的。

Jane,记得您在有个回复里面说调节变量在理论分析时很复杂“有X、Y本身变化问题，环境问题、作用机制差异问题”。我感觉这个问题很重要，能不能再详细说说。