2.1.3 信息处理理论

1．信息处理理论的发展

信息处理理论（information processing theory）（Galbraith,1973）主要是为了强调在组织面临不确定性环境的时候，信息处理需求和信息处理能力之间的匹配。组织需要搜集信息、理解信息、转化信息和利用信息，以在组织内部达到共同理解。它最初是为了解决组织架构和组织设计的问题。图2-1为通过组织内部设计（信息处理能力）如何应对组织各种环境（信息处理需求）（Tushman and Nadler, 1978）。

信息处理来源于沟通和信息（communication and information）相关的理论，它们都强调了信息的特点和传导机制（Cramton,2001）。它很清晰地定义了边界上信息的发送者（sender）和接收者（receiver）对信息的传递过程。对外部情境的理解达到一致主要通过双方分享和获取信息来实现（Carlile,2004）。双方需要考虑并了解信息所处的情境因素以及对方的情境，这帮助他们达到更多共同的认识（Cramton,2001）。如果没有获得需求信息，则在任务的执行中就可能导致较低绩效（Wang et al.,2013）。同时，如果没有有效的控制或协调机制（Tushman and Nadler 1978），企业会遭受更多的不确定性。

信息处理理论和吸收能力理论（absorptive capability theory）也有密切关系。一些研究从吸收能力理论的角度来描述信息处理理论。例如，Narayanan等（2011）将组织中的信息处理定义为数据的搜集、数据转化为信息以及对信息的传播和沟通。又如，Hult等（2004）指出，在运营领域，尽管生产或供应链的重要目标是物料处理和新产品开发，但是对信息的扫描、应用和转化对企业达成目标的成败起着关键作用。

另外，信息处理理论和合理化理论也有一定的关联。合理化理论（sensemaking perspective）假定信息是不连续的，人们可以对环境进行有意识的选择。其主要是研究信息（information）、沟通（communication）和意义（meaningness）。这个过程主要通过人的主体性进行有意识的选择和作出判断（Weick,1995）。同样地，减少不确定性以及模糊性的信息处理过程也是以人为导向的、主观的过程（Cousins et al.,2011; Thomas and Trevino,1993）。信息的传递需要让对方理解信息的含义，信息传递的双方可以通过见面沟通和互动或者参与的方式建立共同的理解。在个体层面，信息处理是一种认知过程。现有学者根据这一观点将信息处理能力理论进行延伸，将它扩展为四种理论模型如：理性（rational）、有限能力（limited capacity）、专家（expert）和可控制的或有选择的（cybernetic）（Lord and Maher, 1990）。它们的不同之处以及特点见表2-4和表2-5。

尽管信息处理四种延伸的模型在不同方面有所不同，但它们有一个共同的特点：资源或能力的有限性使企业不得不有选择地使用某些信息并处理某些问题。这表明，一个企业在进行信息处理时，需要集中精力解决某些问题，而非没有重点地去关注各种问题。

2．信息处理理论的内涵

信息处理理论有以下几个重要的假设：

（1）组织是开放的系统，需要处理外界的各种不确定性。组织必须通过搜集信息、处理信息和应用信息努力处理各种不确性（Tushman,1978）。

（2）组织是一个信息处理系统，它面临着内部和外部的不确定性，信息处理包括更广义的定义：如计划、预算、绩效回馈、内部知识和科技情景，以及外部市场特点（Tushman,1978）。组织企业在同外部进行知识的转移和问题的解决中会出现各种不确定性，这构成了信息处理系统的一部分。

（3）组织是由不同的部门组成的，差异化和专业化是形成不同部门的决定性因素，组织的不同设计也成了信息处理能力的一种方式。

信息处理的前因因素——不确定性。不确定性是由于已有的信息不能满足需要的信息需求而产生的。尤其是在企业与企业的边界，会产生各种复杂性和不确定性。如供应商和顾客有不同的文化、不同的规则、不同的战略和不同的领导机制（Gulati et al.,2012）。当企业来自不同的边界时，就可能有更多的冲突和模糊性（Goes and Park,1997）。这时候双方就需要对信息进行解读和处理，他们需要收集信息、共享信息和转化信息以达到共同的知识基础（Carlile,2004）。如果没有共同的知识，跨界的合作很容易失败（Cramton,2001）。

另外，信息处理理论认为，当组织的信息处理能力和信息处理需求达到匹配时，即当信息处理需求广泛，信息处理能力较强或者信息处理需求较低，信息处理能力有限时，组织的绩效相对较高；反之，当信息处理能力和信息处理需求不匹配时，这时候组织绩效较差（Tushman and Nadler 1978; Mani et al.,2010），具体如图2-2所示。当企业为有机组织时，其此时有较高水平的信息处理能力，但当协调和控制机制变得非常复杂时，其成本也会相应地增加。由此，权衡成本和利益的关系，过多的能力可能是多余的，可能占用更多资源，有限的能力又难以保证工作的完成（Tushman and Nadler,1978）。这也可以从不确定性的角度来说，如果组织面临不确定性，其应该通过一定的信息处理方式来应对；相反，如果面临的不确定性较低，适宜的处理能力即可。

Mani（2010）延伸了相关研究，将其应用到业务流程外包中。Mini指出，当对外部提供商采用交易型方式进行业务流程外包（business process outsourcing, BPO）时，要同外包商保持一般关系；当对外部提供商采用变革型的方式进行业务流程外包时，要强化关系以达到最佳匹配，促进绩效。反之，若对提供商采用交易型方式，同时又保持较好关系，这时会造成资源浪费。若采用变革式方式，但是保持一般关系，则此时的资源不足，难以有效解决问题，都是不匹配，这将阻碍绩效。

3．信息处理理论的相关研究

同已有的理论相比，信息处理理论更加强调组织是一个开放的社会系统，它需要处理外界的各种不确定性（Tushman,1978）。它最核心的内容是强调如何匹配信息处理能力和信息处理需求。这不仅涉及个体层面，如人与人之间的沟通，还涉及组织层面和企业层面，它主要是来解释在不确定的商业环境中，为了提高组织绩效，信息处理需要和信息处理能力达到匹配（Bensaou and Venkatraman,1995;Galbraith,1973; Zhu and Meyers-Levy,2009）。不匹配使得企业不能对信息进行有效处理（Thomas and Trevino, 1993）。信息处理理论主要包括两个方面：①企业有足够多的信息认识并来获取外界的不确定性，即信息处理的需要；②有能力应对企业内外部的不确定性和模糊性（Cousins et al.,2011; Daft and Lengel,1986; Daft and Macintosh,1981; Huber et al.,1975; Mani et al.,2010）。

已有关于信息处理理论的研究见表2-6。

这一理论被应用在不同的领域，如供应商的选择、新产品开发、组织设计、信息管理、供应链管理、战略联盟以及跨国经营等领域（Cousins et al.,2011; Daft and Lengel,1986; Riedl et al.,2013; Thomas and Trevino,1993; Wang and Wei, 2007）。信息处理理论的应用主要分为组织内部的设计和企业与企业之间的协调两大主流，具体如图2-3所示。

第一主流，如Tushman和Nadler（1978）, Tushman（1978）研究了如何应用信息处理理论设计不同的组织架构（organizational structure），同时促进企业内部的绩效。相应地，信息处理需求主要来自内部或环境的不确定性，如相关研究指出不确定性主要来源于任务的复杂性以及任务的相互依赖性。此时，信息的处理能力也主要关注于组织内部，如有机式的组织结构（而非机械式的组织结构）意味着更高水平的信息处理能力；组织控制和协调机制，如组织的规则和组织的管理，或者组织的特殊资源如IT资源，这些因素都可能更有效地对外部信息进行处理（Bensaou and Venkatraman,1995; Daft and Macintosh,1981; Tushman,1978; Tushman and Nadler,1978）。

在信息处理理论应用中，第二主流是组织和外部企业之间的关系，如应对和外包提供商的关系，管理和顾客的关系，管理和供应商或联盟者之间的关系（Cousins et al.,2011; Egelhoff,1982; Egelhoff,1991; Mani et al.,2010; Wang et al.,2013）。首先，不确定性可能来自外部，这里环境主要有能力（capacity）、复杂性（complexity）和动态性（dynamism）三个维度。能力强调外界环境对增长的有利程度，即环境的有效性（enviromental munificence），如市场增长；复杂性，如产品的复杂性；动态性，如顾客需求的定制化和动态化（Bensaou and Venkatraman,1995; Flynn and Flynn,1999; Flynn et al.,2010）。

其次，不确定性主要源于组织外部。如跨界组织之间有不同的文化、价值，其对同一事物有不同的理解，与不同组织（如与顾客企业）的合作会带来各种不确定性，如关系的不确定性，对外专有资产投资的不确定性，或者是受外界环境不确定性的影响（Bensaou and Venkatraman,1995; Handley and Benton Jr.,2013; Oliva and Watson, 2011; Wang et al.,2013）；同时外部的顾客、供应商为企业带来了多样性，这也可能带来不确定性（Flynn and Flynn,1999）。组织的信息处理能力除了内部因素整合外，主要从对外部的认识和管理出发（Bendoly and Swink,2007; Williams et al.,2013）。例如，对顾客的整合可以帮助企业更好地了解外部市场的需求信息和市场机遇，帮助企业获取外部更精确的信息，以有效地应对外部的不确定性；这不仅可促进与供应商的整合，同时也可帮助企业获取更高质的原料供应和更及时、有效的物料供应，有效节省了企业的各种成本（Flynn et al.,2010; Wong et al.,2011）。

总体来说，这些研究指出了在不确定性的环境下，企业如果缺少一定的信息数量（information amount）或者一定的信息类型（information type），它必须努力获取相应的信息来减少信息差距（Daft and Lengel,1986; Daft and Macintosh,1981; Huber et al.,1975; Lord and Maher,1990）。当企业面临复杂的、动荡的外部环境时，信息通常有多种理解方式，增加准确性和减少模糊性就成为必然（Cousins et al.,2011）。由此，应对外部的不确定性，获取有效的信息以及对有效信息的准确诠释是不可缺少的途径。如Thomas and Trevino（1993）指出，和模糊性信息相关联的信息处理过程其实是对它主观的理解，需要去验证它在不同情境下的内涵和意义。

相应地，如果企业可以发现那些创造价值的外部机会，则同别的企业相比，其会创造更多的价值（Cousins et al.,2011; Dyer and Singh,1998）。如实践中普遍认为的，如果能够充分管理顾客活动，获取他们的知识，则可以创造出更多的价值（Cousins et al.,2011）。

4．信息处理需求和信息处理能力的匹配——构型理论（Configuration Theory）

作为信息处理理论的延伸——构型理论，强调“匹配”、相互补充、一致性（Fang et al.,2011; Siggelkow,2002; Vorhies and Morgan,2003）、“不同的因素要达到匹配”（alignment among elements）（Kabadayi et al.,2007）以及和谐（harmony）（Ben-saou and Venkatraman,1995）。这些术语都表达了一致的观点：企业内部与企业之间的各种要素不是独立存在的，而是相互依赖，相互促进的（Kabadayi et al., 2007）。这强调了全面的（holistic），而不是片面的和零散的（piecemeal）观点，所以它适合处理复杂的组织情境（Flynn et al.,2010）。已有构型理论的相关研究（见表2-7）主要可以分为内部的匹配（internal fit）和外部的匹配（external fit）两大类。内部的匹配是指内部资源之间达到的一致性和协调性，如企业内部的创新资产和企业内部所拥有的顾客资产如何通过最佳匹配来促进企业绩效（Fang et al., 2011），以及企业内部组织特点与战略的匹配（Vorhies and Morgan,2003）。这些研究忽略了外部活动或环境的相关影响。外部的匹配很好地补充了这一不足。它是指企业根据外部的环境，调整企业的资源或战略以更好地与外部匹配来促进企业竞争绩效（Bensaou and Venkatraman,1995; Dwyer and Oh,1987; Fang et al., 2011）。如Kabadayi等（2007）认为，企业内部战略和架构需要与外界环境匹配才能有更好的绩效。Bensaou和Venkatraman（1995）发现，企业内部的信息处理能力需要和外部的信息处理需求吻合，才能更有效地促进绩效。

企业内部资源总是需要与外部环境达成匹配（external fit），这样绩效才能更好，同时绩效的动荡性才会减弱（Fang et al.,2011）。本书引入了顾客的外部参与，这可能会带来各种不确定性和协调难题（Sobrero and Roberts,2001），进而会产生信息处理需求；为了应对外部的信息处理需求，供应商需要有一定的能力对外部不确定性进行处理。尤其是在专业化服务业中，企业的知识被视为能力的重要部分，可以对顾客参与的不确定性进行处理。由此，由供应商的知识而产生的能力与顾客参与的不确定性所带来的需求可以达到很好的匹配，进而促进双方的合作和绩效。