KIBS员工需求驱动下行为决策的模拟..docVIP

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KIBS员工需求驱动下行为决策的模拟..doc

KIBS员工需求驱动下行为决策的模拟 随着经济全球化的发展,知识密集型服务业(KIBS)越来越 受到学术界的关注。本文研究员工的风险偏好对KIBS员工合作与冲突行 为的影响演化规律,冃的在于为KIBS的管理决策提供支持。为了发现风 险偏好对员工合作与冲突行为的影响,设计效用函数,并建立了风险规避 和风险中性下KIBS员工合作与冲突行为决策模型,给出了 KIBS员工在不 同风险假定下的最优行为决策,对风险规避员工组织应当给予适度的激 励,这样能够提高员工的合作程度。之后使用MATLAB2010进行模拟,并 使用EXCEL对数据进行分析,发现:(1)风险偏好程度不同对员工的决策 行为的影响程度不同;(2)对于员工应该给予适当的激励措施,以便提高 员工的合作程度;(3)当任务的工作量达到一定程度,应当增加的是员工 的固定收益而不是激励程度。关键词:风险偏好;激励程度;知识密集型 服务业;合作与冲突;行为运作 C93 文章标识码:A 1007-3221 (2015) 01-0100-08 引言 随着经济全球化和知识化的发展,以知识为基础的服务业对未来经济 的发展起到越来越重耍的作用,成为经济发展的新热点,也引起了学术界 的关注。该服务业不同于普通服务业,它是以知识为主要投入和产出要素 的高创新、高增长等的新型服务业,学术界将这类服务业称为知识型服务 业,或知识密集型服务业(Knowledge-Intensive Business Service,简 称KIBS)。与传统产业的员工相比,该类企业的员工具有更强的创新精神、 自我意识和自主性诉求,传统的管理范式可能不再适用。但是对于不确定 的知识经济市场环境,KIBS员工的知识劳动具有很大的不确定性,这使得 KIBS员工的经济行为具有很大的风险。因此,如何剖析KIBS员工在不同 风险偏好下的行为,有针对性地采用合适的管理策略,将成为知识经济时 代管理领域的重要课题之一。 由于战略目标、价值观念和个体利益等方的差异,组织中合作与冲 突行为是最常见的行为,对KIBS员工的合作与冲突行为进行研宄具有重 耍的意义。但是国内外对该问题的研究几乎处于空白状况,国七学者陈旭 鸣运用数理统计的方法对此进行了实证研宄,并通过多元线性回归方程系 数的确定找出我国KTBS员工合作与冲突行为的主要动因,最后得出了我 国KIBS员工管理范式正在变革的结论。但是这一研究只是考虑静态分析, 没冇考虑在管理过程中员工心理和行为因环境和时间等的实吋变化;也没 有考虑不确定环境对员工的合作和冲突行为的影响。环境的不确定性影响 着人员的风险偏好,也对于员工的心理和行为决策具有一定的影响。因此, 要研究KIBS员工合作与冲突的变化我们不仅考虑了他们的风险偏好及其 变化,还研究了对于这一影响因素若采取激励措施又会如何。对于风险偏 好也有不少学者进行了研究,Bento与Brown等学者研究发现员工的风险 偏好是可变的,这一变化对员工的行为具有一定的影响,但没有对KIBS 员工和一般员工加以区分。KIBS员工的风险偏好不同于一般员工,其风险 偏好不仅受财富水平的影响,还受知识水T*和工作性质的影响。 本文对风险偏好的研究,不像实证方法那样具有固有的局限性,我们 主要是采用模拟分析的方法进行分析研宂。Carley等人提出的计算组织理 论是通过计算和数学方法来研究组织理论,能够对组织的变化进行动态性 分析。对于行为动态演化的模拟分析己具有很多的研究,llaag等基于重复 博弈研究了不同群体规模和结构对合作的影响;蒋国银等研究表明由不同 比例决策特性个体组成的群体工作收益和状态不同时,影响合作的比例。 其中效用函数以其简洁、分析力强等特点形成风险偏好行为决策的主要分 析框架,在经济学中得到了广泛的应用。其中基于效用理论的前景理论很 好地解释了损失规避、框架效应、等级依赖、风险偏好等典型行为。对于 不确定环境下的行为分析一定要考虑所存在的风险性,Von Neunman和 Morgcnstcrn形成的期望效用理论框架,有力支持了人们在不确定环境下 的决策行为,同时也丰富了经济决策过程。 本文在前人的研究基础上,提出了员工面对风险时的行为决策概念模 型,运用模拟分析的方法来探讨KIBS员工风险偏好不同吋合作与冲突行 为的特征。首先根裾KIBS员工的特殊性,结合效用理论对KIBS员工风险 偏好特征进行了分析。其次探讨KIBS员工在理性决策下,风险偏好对其 合作和冲突行为的影响关系,同时还考虑了不确定性环境下的激励对员工 合作与冲突行为的影响。最后使用Excel对KIBS员工合作与冲突行为进 行了模拟实验,得到了一些关于风险规避和风险偏好对行为演化的影响规 律,为KIBS员工的管理方式提供了理论支持。1KIBS员工风险偏好分析及 模型设计 在不确

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