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熵在制度风险管理中的应用分析

2016-04-12杨小娟

关键词:负熵无序度量

杨小娟

(湖南工业大学,湖南 株洲 412007)

熵在制度风险管理中的应用分析

杨小娟

(湖南工业大学,湖南 株洲 412007)

熵是对不确定性的度量。制度对企业绩效的影响是通过科学合理的处理制度实施过程中的内外信息,增加负熵来保障与提升企业绩效的。这为制度对企业绩效的影响机理研究提供了一种新的思路。

熵;制度风险;制度管理

制度对企业绩效的影响是一个复杂的过程,其影响机理的研究必须寻找新的理论和研究模式。熵理论诞生于热力学系统,基于制度管理系统与热力学系统的相似形,熵理论有可能成为研究制度管理系统的新的理论基础。本文拟在分析基于复杂性科学的熵理论基础上,进一步探讨熵增原理在企业制度系统中的应用,为制度对企业绩效的影响机理提供一种新的思路。

1 熵的本质

其中, 等式右边第一项是系统通过吸热途径增加内能的相应熵值,第二项为系统

通过外界对系统做功途径增加内能的相应熵值,第三项是系统物质量的改变而导

致内能增量的相应熵值, 但这个等式不包括系统内部变化而导致的熵产生[1]。

随着熵研究领域的拓展,信息论中引进了熵的概念[2],N.Wiener和 C.E.Shannon创立的信息论中把通信过程中信息源信号的不确定性称为信息熵,相对于热力学熵,信息熵具有更广泛和普遍的意义,所以又称广义熵[3]。邱菀华(2002)认为熵是对不确定性的最佳测度,状态的多样性、状态的丰富程度(混乱程度、 复杂程度) 的定量计量标尺就是熵[4]。在日后的科学发展中也许会产生一门统一的广义熵理论,用来协调各门科学应用理论解决本学科面临的某些难题。爱因斯坦甚至说过,熵定律是自然科学的第一定律。在薛定谔(E.Schroedinger)的负熵论中,熵也被作为系统无序的量度,而取负号的熵(负熵)被看作是有序的量度。

Wiener认为,一个系统的熵就是它的无组织程度的度量,也是系统不确定性的度量。熵越大,系统越不确定, 越无序。信息熵的观点认为信息的输入可以减熵,而作为管理者的人是信息的创造者和载体,所以发挥这些管理者的作用, 将有助于管理者所在系统的熵的降低,在企业中, 则意味着企业掌握和拥有的信息越多,熵值就越小。

现在流行的关于熵的观点认为熵是统计集体无序程度的量度 (汤甦野)[5],邱菀华则认为,熵是不确定性的度量,所以可以用熵来度量风险[6]。系统有序化程度越高,则组织机构的效率越高。制度风险管理正是向系统内部输入信息,通过分析与处理信息来辅助资源配置决策,即通过风险识别、评价和控制等多个过程来增加制度的负熵,以此来降低制度实施过程中的无序度, 使得制度系统内的有序程序提高,以此来提高组织机构的效率, 最终实现企业绩效的提升。

2 熵在制度风险管理中的应用

由于信息不完全与资源的不完备,给制度实施过程带来某种程度上的混乱。如果以满意企业绩效或者最优企业绩效为衡量标准的话,这种混乱进而对企业绩效会产生潜在的负面影响。造成这种负面影响的因素本文把它定义为制度风险。制度风险是一种给绩效带来负面影响的不确定事件,表现为混乱程度的高低。而混乱程度从熵(Entropy)的角度看,可以看成是无序度的高低。制度风险越大,无序度越高。相反,则无序度越低。

在信息完全的情况下,制度风险管理已经没有多余的信息可以处理, 所以此时不需要风险管理;在信息为零的情况下(指通过努力也无法获得),制度风险管理也没有用武之地,制度风险管理也不需要。只有在信息不完全(IPI)的情况下,制度风险管理的价值才得到体现, 而在现实的企业制度实施中, 信息恰好处于不完全状态, 所以制度风险管理将对企业绩效带来价值。我们在实践中观察到的是制度风险管理到企业绩效的间接影响,但制度风险管理实际上是通过对信息的有效处理,使得制度面临的不确定性和制度作为一个系统的无序程序的降低,进而提高企业的组织效率,最终提升企业绩效,这个影响过程的机理如下图所示。

图1 制度风险管理对企业绩效产生影响的机理

在一个理想化的制度实施过程之初,我们设定此时的制度有一个最小的熵值。但随着制度的推进和内外部因素的影响,制度的熵越来越大(根据熵定理,封闭系统中任何不可逆过程导致熵的增加) ,即无序程度越来越高,必须通过包括制度风险管理在内的多种管理措施来向企业系统提供负熵,制度管理活动也作为一种劳动创造负熵增量。当流入的负熵增量大于企业的熵增时,企业系统呈现出总熵为负,此时企业系统处于有序的发展状态,企业的组织效率较高。

3 结论

综上所述,制度风险管理对企业绩效的影响是通过科学合理的处理制度实施过程中的内外信息,增加负熵来保障与提升企业绩效的。但制度风险管理不是制度实施过程中增加负熵的唯一管理手段,其他管理手段也可以同样通过增加负熵来提升企业绩效。但制度风险管理整体作为一种保障性管理手段,对企业绩效的作用是肯定存在的。

[1]汪志诚. 热力学•统计物理[M].北京:高等教育出版社,1980.

[2]任佩瑜,王苗,任竞斐,吕力,戈鹏.从自然系统到管理系统——熵理论发展的阶段和管理熵规律[J].管理世界,2013(12):182-183.

[3]Shannon C E. A mathematical theory of communication[J].Bell Systems Technical J, 1948, 27( 3) : 379-428.

[4]邱莞华. 管理决策与应用摘学[M].北京:机械工业出版社,2002.

[5]汤甦野. 熵:一个世纪之谜的解析[M].北京:中国科学技术大学出版社,2008:12.

[6]邱菀华.一类决策嫡方法及其在工程管理中的应用[J].科技进步与对策,2010,27(19):75-79.

The Analysis of Applying Entropy to Institutional Risk Management

YANG Xiao-juan

(Hunan University of Technology, Zhu Zhou Hunan 412007)

The entropy concept stands for the uncertainty. Through processing the internal and external information in the process of institutional implementation, enterprises increase negative entropy, guarantee and improve enterprise performance. It provides a new way of thinking for the mechanism research about institution how to influence the system of enterprise performance.

Entropy;Institutional Risk;Institutional Management

G306.3

A

10.3969/j.issn.1672-7304.2016.05.019

1672–7304(2016)05–0039–02

教育部人文社科基金青年项目(项目编号:10YJC630338); 湖南省社科基金资助项目(项目编号:09YBB120)。

(责任编辑:廖建勇)

杨小娟(1974-),女,湖南宁乡人,副教授,研究方向:管理科学与工程。

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