经验的疆界 本书特色

适读人群 ：有管理实践的企业高管、企业家、创业人士。管理领域学者、研究机构等。
　　《经验的疆界》面向中高级管理人员和学者。作者马奇教授在社会学和其它领域成就斐然，以治学严谨及学思深厚闻名。管理专家想要寻求新想法时，常会从马奇的著作里找灵感。马奇的思想深度和管理思想美学，能使处于管理界中高端的实践者、研究者产生热烈共鸣和兴趣，而这种共鸣正是当今管理领域图书中所稀少的。
　　在《经验的疆界》这本书中，作者提出了一个看似简单的问题：什么是或者应该是，经验在管理中，尤其是在组织中进行管理时应该扮演的角色？马奇教授以深刻的逻辑性分析，揭示了管理者如何通过复制过去的成功而学习、如何从故事和模型中学习、如何激励组织中创新事物的产生，以及如何经验如何成为有用但不完美的老师。

经验的疆界 内容简介

　在《经验的疆界》这本书中，作者提出了一个看似简单的问题：什么是或者应该是，经验在管理中，尤其是在组织中进行管理应该扮演的角色？
　　民间智慧对于经验的观点似乎分为两派，一方面，经验被人们视为好的老师。另一方面，经验又被称其为傻瓜老师，对于那些不能管理或者不愿意管理的人来说，这是他们快速取得知识得有效的途径。这种分歧也就表明了对于从经验中管理是长期以来管理学家们孜孜不倦，一直在思考的重要议题。本书涵盖了组织中(包括具体的个人)凭借经验来解决他们意料之外的问题，并由此进行生存，改进和发展。

经验的疆界 节选

组织从经验中学习，这既是一个重要的现象，又是一个庞大的产业。有很多商学院、出版商、出版物和顾问在向商业公司提建议，同时有很多商学院、出版商、出版物和顾问在专门研究公共部门的组织，而且，提建议和做研究的有很大一部分是重叠的。在某种程度上，那群人之所以事业兴旺，是因为他们把学习等同于改进，进而把“学习是个好东西”这个命题变成同义反复，但是他们就如何实现“学习型组织”——他们所说的“学习型组织”是指运用学习机制改进行动回报的组织——献计献策。
　　他们提出的计策，有些来自研究，有些来自经验，有些来自分析，有些来自各种各样的个人想象。他们都力求为提高组织的适应能力提供思路。
　　以上努力反映了一个普遍的信念：组织需要提高理解并适应环境的能力（ArgyrisandSchon1978；Etheredge1985；OlsenandPeters1996）。这样做的策略包括，利用由组织咨询师翻译和推广的管理和组织学术理论描述的各种学习机制，还包括：培养对直接经验做出智慧反应的能力。相关的一个信念是，如果未能通过经验增长智慧，那就是因为学习者犯了错误，这些错误是可以通过教育和培训加以纠正的。
　　前面几章为那些信念和努力进行了注解，选择性地探讨了从经验中学习的潜力、模糊性和问题的几个方面。冒着用几句话总结前面诸多讨论的危险，这里提出四个一般结论：**，组织以及组织中的人采取行动、观察行动结果并据此调整期望和理解，以寻求智慧。其学习，既采用低智机制，即简单地复制成功的行动、程序或形式，也采用高智机制，即建构有关历史的理论、模型、故事。根据经验调整行为和理解是人类存在的一个显著方面。
　　第二，在可以反复练习积累经验的、相对独立的、相对狭小的领域，以上机制可以带来明显的改进。在这样的领域，通过反复练习获得的经验，往往会改进绩效，不过一般不会带来*优解，易犯尝试不足的错误，可推广性也有限。
　　第三，在因果关系复杂、练习机会较少的领域，经验不是好的老师，因为不能可靠地为绩效改进提供清晰的依据。然而，与公认故事或模型提供的神话主题相结合后，经验诠释可以促成共识、营造理解感、肯定人类智慧的重要性，有时还会提供少量审美情趣。
　　第四，一方面，从经验中学习，要想发挥长期效果，就要进行大量尝试；男外一方面，从经验中学习，倾向于灭绝尝试。新事物容易受到有效学习的打击。然而，组织中确实不断有新事物出现，组织能够对新事物的出现和成长进行程度有限的策划。
　　经验作为有用的老师如果说从经验中学习就是根据经验调整行为和理解的话，那么毫无疑问，个人和组织经常从经验中学习。不那么毫无疑问的是，从经验中如此容易就挖出来的启示能否可靠地改进绩效或加大生存可能性。
　　在可以反复练习形成专门能力的、相对独立的、相对狭小的领域，经验是重要的智慧源泉。很多常见的重复性情境涉及具体的特殊知识，提供相对清晰的信号、相对低的噪音和相对大的样本——为有效的推断和明显的学习提供充分的信息。园丁学习了解植物的生长情况，如果不辅以来自系统实验的知识，直接经验知识就有可能充满迷信思想和半真半假的陈述，尽管如此，有经验的园丁知道的东西一般比没经验的园丁多。
　　类似的，组织学习如何在自身所处的特殊背景下成功地运营。那种知识的应用范围和推广范围可能有限，但是代表了在狭小领域试误、模仿和天择的有用成果。几乎对所有专门化的人类活动而言，经验的效应都是正面的。然而，经验并非完美的老师。复制成功往往会带来改进，但并不是一个特别好的从众多选项中发现*佳选项的方法。

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