第3章决策

决策是管理工作的核心。正如管理学家赫伯特·西蒙所指出的：“管理就是决策。”无论你是一位正在规划新学期课程的大学生，还是一位需要决定生产线排程的车间主任，抑或是一位思考企业未来五年战略方向的CEO，决策都贯穿于每一个管理环节。计划、组织、领导、控制——管理的每一项职能都离不开决策。没有决策，管理便失去了灵魂，组织也将陷入停滞。

本章将带领我们深入探索决策的奥秘。我们将首先厘清决策的定义、原则与依据，然后系统学习决策的过程与类型，接着剖析理性模型、有限理性模型与直觉决策等经典决策模型，最后考察群体决策的利弊与技术。通过本章的学习，你将掌握一套系统化的决策方法论，能够更有效地应对管理实践中的各种抉择。

3.1 决策的本质：定义、原则与依据

3.1.1 决策的定义：从选择到过程

让我们从一个简单的问题开始：什么是决策？在日常生活中，我们几乎每天都在做出决策——早餐吃什么、选择哪条路去上班、周末看哪部电影。但在管理学语境中，决策的内涵远不止于此。

不同学者对决策的定义各有侧重。一种简单的定义是：“从两个以上的备选方案中选择一个的过程就是决策。”这一定义抓住了决策的核心——选择。然而，管理决策远比选择复杂。另一种更具体的定义是：“所谓决策，是指组织或个人为了实现某种目标而对未来一定时期内有关活动的方向、内容及方式的选择或调整过程。”

综合这些观点，我们将决策定义为：“管理者识别并解决问题以及利用机会的过程。”对于这一定义，我们可以从三个维度来理解：

决策的主体是管理者：既可以是单个管理者，也可以是由多个管理者组成的集体或小组。决策的主体决定了决策的风格、质量和责任归属。
决策的本质是一个过程：决策不是瞬间的拍板，而是一个由多个步骤组成的动态过程。从识别问题到评估结果，每一步都不可或缺。
决策的目的是解决问题和/或利用机会：决策不仅是为了应对已经出现的问题，更是为了捕捉潜在的机遇。优秀的管理者善于在问题中发现机会，在机会中预见风险。

让我们用一个生活中的例子来理解。假设你是一名大二学生，发现自己的数学成绩持续下滑（问题），同时学校正在选拔参加全国数学建模竞赛的队员（机会）。你决定同时采取行动：一方面制定学习计划提高数学水平，另一方面报名参加选拔。这个过程中，你识别了问题与机会，制定了方案，并付诸实施——这就是一个完整的决策过程。

3.1.2 决策的原则：满意而非最优

决策遵循的是满意原则，而不是最优原则。这一观点由赫伯特·西蒙提出，是其获得诺贝尔经济学奖的核心贡献之一。

为什么我们无法追求“最优”决策？要做出最优决策，需要满足三个条件：

获得与决策有关的全部信息。
了解全部信息的价值所在，并据此制定所有可能的方案。
准确预测每个方案在未来的执行结果。

然而，在现实中，这些条件几乎不可能同时满足：

信息的有限性：组织内外存在的一切因素，都会对组织的现在和未来产生直接或间接的影响。但决策者收集到的信息永远是有限的。正如一位管理者不可能了解市场上所有竞争对手的动向，一位学生也不可能掌握所有考研院校的全部信息。
能力的有限性：即使收集到有限的信息，决策者的利用能力也是有限的。人类大脑的信息处理能力存在天然的瓶颈，我们只能制定数量有限的方案，无法穷尽所有可能性。
未来的不确定性：任何方案都要在未来实施，而人们对未来的认识是不全面的。天气预报可能出错，市场可能突变，政策可能调整——这些不确定性使得精准预测几乎不可能。

因此，管理者在决策时追求的应当是“足够好”的方案，而不是“最好”的方案。正如管理大师彼得·德鲁克所言：“决策从来都不是完美的，总需要付出一定的代价。”满意原则意味着决策者选择能够满足最低标准、达到基本目标、并且可以接受的方案，而不是在理论上最优但实践中无法实现的方案。

3.1.3 决策的依据：信息与成本收益分析

管理者在决策时离不开信息。信息的数量和质量直接影响决策水平。这要求管理者在决策之前以及决策过程中尽可能地通过多种渠道收集信息，作为决策的依据。

但这并不意味着管理者要不计成本地收集各方面的信息。这里存在一个关键的权衡：信息的边际收益与边际成本。管理者在决定收集什么样的信息、收集多少信息以及从何处收集信息等问题时，需要进行成本-收益分析。只有在收集信息所带来的收益（因决策水平提高而给组织带来的利益）超过因此而付出的成本时，才应该收集信息。

让我们用一个公式来表达这一思想：

\[ \text{决策净收益} = \text{决策改善带来的收益} - \text{信息收集成本} \]

当 \(\text{决策净收益} > 0\) 时，收集信息是值得的；当 \(\text{决策净收益} \leq 0\) 时，继续收集信息反而得不偿失。

例如，一家小型面包店要决定是否推出一款新口味面包。如果花费大量资金进行市场调研，可能调研成本就超过了新面包可能带来的利润。此时，基于店主的经验和少量顾客反馈做出决策，反而是更合理的选择。

3.2 决策过程与类型

3.2.1 决策制定过程：七步法

决策不是一蹴而就的灵光一现，而是一个系统化的过程。让我们以一位电视台运营总监卡罗尔·普林斯面临的情景为例，来阐述决策制定过程的七个步骤。

卡罗尔是南卡罗来纳州查尔斯顿福克斯子公司的运营总监。她刚得知，她在晚上7:00~7:30时间段的节目《刑警》被集团经营者取消了。这意味着她需要找到一个替代节目来填补这个黄金时段。让我们看看她如何运用决策制定过程来解决这个问题。

第一步：识别问题

决策过程的起点是识别问题。问题是指现实与期望之间的差距。卡罗尔面临的现实是：晚上7:00~7:30的节目被取消，而她的期望是保持这个时段的收视率和广告收入。这个差距就是一个需要解决的问题。

识别问题需要管理者具备敏锐的洞察力。有时问题显而易见，比如销售额下降、员工离职率上升；有时问题则隐藏在表面现象之下，比如团队士气低落但表面上一团和气。管理者需要像医生诊断病情一样，透过症状找到真正的病因。

第二步：搜集相关信息

一旦识别了问题，就需要搜集相关信息。卡罗尔需要了解：有哪些可替代的节目？这些节目在其他电视台的收视率如何？目标观众群体喜欢什么类型的节目？节目购买成本是多少？广告商对这个时段的预期是什么？

信息收集的渠道包括内部数据（如收视率报告、观众反馈）、外部数据（如行业报告、竞争对手分析）以及非正式渠道（如与同事交流、观看其他电视台的节目）。管理者需要像侦探一样，从各种线索中拼凑出完整的图景。

第三步：形成备选方案

基于收集到的信息，决策者需要列出所有可能的解决方案。卡罗尔可能考虑的备选方案包括：

方案A：购买一部热门电视剧的重播权
方案B：制作一档本地新闻节目
方案C：引进一档真人秀节目
方案D：与另一家电视台合作联播节目

形成备选方案时，管理者应避免过早否定任何可能性。正如头脑风暴法所强调的，这一阶段的目标是数量而非质量——方案越多，找到最佳选择的可能性就越大。

第四步：评估每个备选方案

每个备选方案都需要从多个维度进行评估。卡罗尔可以使用期望值分析法来量化评估。期望值分析法用每种结果可能发生的概率作为权重，计算出每一结果的期望值，然后加总得出一个备选方案的期望值。

\[ \text{期望值} = \sum (\text{结果价值} \times \text{该结果的概率}) \]

例如，对于方案A（购入电视剧重播权）：

如果收视率达到5%，广告收入为100万元（概率30%）
如果收视率达到3%，广告收入为60万元（概率50%）
如果收视率低于2%，广告收入为20万元（概率20%）

期望值 = \(100 \times 0.3 + 60 \times 0.5 + 20 \times 0.2 = 30 + 30 + 4 = 64\) 万元

类似的，卡罗尔可以计算出其他方案的期望值，并进行比较。除了定量分析，还需要考虑定性因素，如节目的品牌形象、观众的接受度、与电视台整体定位的匹配度等。

第五步：选择最优备选方案

经过评估，决策者需要选择最佳方案。这里需要重申满意原则：选择的是“足够好”的方案，而非理论上“最优”的方案。卡罗尔可能发现，虽然方案C（真人秀）的期望值最高，但制作成本也最高，风险较大；而方案A（电视剧重播）虽然期望值略低，但风险小、可执行性强。她最终选择了方案A，这是一个令人满意的折中。

第六步：实施决策

决策的价值在于实施。卡罗尔需要将方案转化为行动：与电视剧版权方谈判、安排播出时间、通知广告部门、制作宣传材料等。实施阶段需要制定详细的行动计划，明确责任人、时间节点和资源分配。

第七步：跟进及评估

决策实施后，需要持续监控效果。卡罗尔需要定期查看收视率报告、收集观众反馈、评估广告收入。如果实际效果与预期有偏差，就需要及时调整——这可能意味着进入新一轮的决策过程。

让我们用一张流程图来直观展示这一过程：

3.2.2 决策的类型：多棱镜下的分类

决策如同一座多棱镜，从不同角度观察会呈现出不同的色彩。我们可以按多种标准对决策进行分类。

1. 按决策的重要程度：战略决策、战术决策与业务决策

战略决策：对组织最重要，通常包括组织目标、方针的确定，组织机构的调整，企业产品的更新换代，技术改造等。这些决策牵涉组织的方方面面，具有长期性和方向性。例如，华为决定自主研发芯片，就是一项战略决策。
战术决策：又称管理决策，是在组织内贯彻的决策，属于战略决策执行过程中的具体决策。战术决策旨在实现组织中各环节的高度协调和资源的合理使用。例如，企业年度销售计划的制定、新产品的定价策略等。
业务决策：又称执行性决策，是日常工作中为提高生产效率、工作效率而做出的决策，牵涉范围较窄，只对组织产生局部影响。例如，工作任务的日常分配、库存的控制等。

2. 按决策的主体：集体决策与个人决策

个人决策：由单个人做出的决策。优点是速度快、责任明确；缺点是可能受个人偏见和知识局限的影响。
集体决策：由多个人一起做出的决策。优点包括：能更大范围地汇总信息、能拟定更多的备选方案、能得到更多的认同、能更好地沟通、能做出更好的决策。但集体决策也有缺点，如花费较多的时间、可能产生“群体思维”（groupthink）以及责任不明等。

3. 按决策的起点：初始决策与追踪决策

初始决策：零起点决策，是在有关活动尚未进行、环境未受到影响的情况下进行的。
追踪决策：非零起点决策。随着初始决策的实施，组织环境发生变化，此时需要进行的决策就是追踪决策。追踪决策面临的情况更为复杂，因为已经投入了资源、产生了承诺。

4. 按决策的性质：程序化决策与非程序化决策

这是管理学中最经典的分类之一，由西蒙系统阐述。组织中的问题可被分为两类：例行问题和例外问题。

例行问题：那些重复出现的、日常的管理问题，如产品质量问题、设备故障、现金短缺等。
例外问题：那些偶然发生的、新颖的、性质和结构不明的、具有重大影响的问题，如组织结构变化、重大投资、开发新产品或开拓新市场等。

相应地，决策也可分为：

程序化决策：针对例行问题，可以建立固定的程序和方法。例如，员工请假审批流程、设备维护标准操作规程。
非程序化决策：针对例外问题，需要“现裁现做”，依靠决策者的判断和创造力。例如，是否进入一个新市场、如何应对竞争对手的颠覆性创新。

需要强调的是，程序化决策与非程序化决策并非截然不同，而是像一个光谱一样的连续统一体。在统一体的一端是高度程序化的决策，另一端是高度非程序化的决策，中间存在大量灰色地带。

决策类型	问题特征	传统决策技术	现代决策技术
程序化决策	常规性、反复性、定义清晰	惯例、标准操作规程、组织结构	运筹学、管理信息系统、计算机模拟
非程序化决策	偶发性、结构不良、新颖	判断、直觉、创造性、经理遴选与培训	探索式解决问题技术、人工智能

3.2.3 决策风格：四种不同的决策方式

不同的人在决策时表现出不同的风格。研究识别出四种基本的决策风格：命令型、分析型、概念型和行为型。

命令型：效率高、逻辑性强，喜欢快速做出决策，依赖已有规则和程序。这类决策者通常不喜欢过多的信息，偏好简洁清晰的方案。
分析型：仔细谨慎，善于适应新环境。这类决策者会收集大量信息，仔细权衡各种可能性，追求最佳方案。他们更愿意接受复杂的决策情境。
概念型：考虑很多备选方案，善于提出创造性的解决方案。这类决策者视野开阔，关注长期目标，愿意承担风险。
行为型：强调他人的建议，规避冲突。这类决策者注重人际关系，倾向于通过沟通和协商达成共识，在决策中寻求团队的支持。

了解自己的决策风格有助于管理者扬长避短。例如，一个命令型风格的管理者在处理紧急事务时可能很有效，但在需要创造性解决方案的情境下，可能需要借助团队中概念型成员的智慧。

3.3 决策模型：理性、有限理性与直觉

3.3.1 理性决策模型：理想化的决策框架

理性决策模型（又称古典决策模型）假设决策者是“经济人”——完全理性、信息充分、目标明确。该模型描述了一个理想的决策过程：

问题清晰明确
目标单一且可量化
所有备选方案已知
备选方案的后果可以准确预测
决策者追求最大化结果

理性决策模型提供了一个理论上的参照系，就像物理学中的“理想气体”模型一样，虽然现实中几乎不存在完全理性的决策者，但它为我们理解决策过程提供了基准。

在实际应用中，理性模型在以下情境中较为适用：

问题结构良好，信息充分
决策者有足够时间和资源
目标明确且可以量化
风险可以准确评估

例如，一家制造企业决定采购原材料：供应商报价明确、质量指标清晰、交货时间确定——这种情况下，管理者可以运用理性模型，通过成本-收益分析选择最优供应商。

3.3.2 有限理性模型：西蒙的洞见

赫伯特·西蒙对理性决策模型提出了深刻的批判，并提出了有限理性模型（又称管理决策模型）。西蒙指出，人类决策者的理性是“有限”的——受到信息处理能力、时间限制、认知偏见等因素的制约。

有限理性模型的核心观点包括：

决策者追求满意而非最优：由于无法获取全部信息、无法预测所有后果，决策者只能选择“足够好”的方案。
决策者使用启发式方法：为了简化决策过程，决策者依赖经验法则（heuristics）——基于过去经验的简化决策策略。例如，招聘时倾向于录用来自知名学校的毕业生，就是一种启发式方法。
决策过程是循序渐进的：决策者不会同时考虑所有方案，而是逐步探索，边决策边调整。
决策受认知偏见影响：人类大脑存在系统性偏见，如可得性启发（易回忆起的事件被高估概率）、代表性启发（根据相似性判断概率）等。

让我们用一个例子来说明有限理性。假设你要选择一家餐厅吃饭。理性模型要求你收集全市所有餐厅的信息，比较价格、口味、距离、环境等所有因素，然后选择最优的一家。但在现实中，你只会考虑附近几家、朋友推荐过的、或者之前去过的餐厅，然后选择一家“还不错”的——这就是有限理性决策。

西蒙的有限理性模型具有深远的实践意义：

管理者应认识到自身认知的局限性，保持谦逊
决策时应设定可接受的标准，而非追求完美
应利用组织的集体智慧弥补个人理性的不足
应建立决策支持系统来增强信息处理能力

3.3.3 直觉决策：经验的力量

直觉决策是指基于经验、感觉和本能做出的迅速决策。历史上许多重要决策都是基于直觉做出的。例如，电影导演乔治·卢卡斯在决定《星球大战》的片名时，数据分析专家警告他这个片名会影响票房，但卢卡斯坚持直觉，认为这个片名会一炮打响——后来的事实证明他是对的。

直觉决策并非神秘或非理性的。相反，它是基于长期积累的隐性知识——那些难以言传但储存在大脑中的经验和模式。一位经验丰富的消防队长能在几秒钟内判断是否应该撤离火场，这种直觉来自于成千上万次火场经历在大脑中形成的模式识别能力。

直觉决策在以下情境中特别有效：

问题高度不确定，信息不完整
时间压力极大，无法进行系统分析
决策者拥有丰富的相关经验
问题的结构不良，难以量化分析

需要强调的是，直觉决策与理性分析并非对立关系。优秀的管理者能在两者之间找到平衡——在需要快速决策时依赖直觉，在条件允许时进行深入分析。正如德鲁克所言：“直觉需要被检验，经验需要被反思。”

3.3.4 决策中的常见错误与偏见

即使是最有经验的管理者，也可能在决策中犯系统性错误。理解这些错误是提高决策质量的第一步。

1. 可得性启发：人们倾向于根据容易回忆起来的事件来判断事件发生的概率。例如，如果最近媒体报道过多起飞机事故，人们可能会高估飞机旅行的风险，而实际上飞机是最安全的交通工具之一。

2. 代表性启发：人们倾向于根据事物与典型特征的相似性来判断其类别。例如，一个穿着西装、拿着公文包的人更可能被判断为“商人”而非“艺术家”，即使这个判断可能完全错误。

3. 承诺升级：尽管有负面信息，仍加大对以前决策的承诺。这就像一场赌局中，已经输了钱的人不断加注，希望“翻本”。在组织中，承诺升级表现为继续投资于一个明显失败的项目，因为“已经投入了太多”。

4. 确认偏见：人们倾向于寻找支持自己已有观点或决策的信息，而忽略相反的证据。例如，一位支持某个项目的经理可能会过度关注项目的积极报告，而忽视风险警示。

5. 框架效应：决策会受到问题呈现方式的影响。同样是“存活率90%”和“死亡率10%”，前者给人的感觉更积极，从而影响决策。

6. 过度自信：人们往往高估自己知识的准确性和判断的正确性。研究表明，当人们声称“有90%的把握”时，实际正确率往往只有60%~70%。

如何避免这些偏见？管理者可以采取以下措施：

主动寻求相反观点和质疑
建立结构化的决策流程
使用决策支持工具进行量化分析
鼓励团队中的建设性批评
定期回顾和反思决策结果

3.4 群体决策：优势、局限与技术

3.4.1 群体决策的利弊分析

在许多管理情境中，决策不是个人行为，而是群体行为。群体决策既有独特的优势，也存在明显的局限。

群体决策的优势：

信息更全面：群体成员来自不同背景，拥有不同知识和经验，能够提供更广泛的信息。
方案更多样：不同视角的碰撞能产生更多创造性方案。正如“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”。
决策更合理：通过讨论和辩论，可以识别和修正个人偏见，提高决策准确性。
可接受性更高：参与决策的成员更可能支持决策的实施，因为决策体现了他们的意见。
沟通更顺畅：参与决策的过程本身就是一种沟通，减少了实施中的误解。

群体决策的局限：

时间成本高：群体决策需要讨论、协商、投票，速度明显慢于个人决策。
可能产生群体思维：群体成员为了维持和谐，倾向于压制不同意见，导致决策质量下降。著名的“挑战者号”航天飞机灾难，部分原因就是群体思维——工程师们不敢在会议上公开表达安全担忧。
责任模糊：群体决策中，责任分散在多人身上，导致“集体负责等于无人负责”。
少数人支配：群体中地位较高或声音较大的人可能主导讨论，压制其他成员的贡献。
妥协的陷阱：为了达成共识，群体可能选择“最小公分母”方案，而非最佳方案。

3.4.2 何时使用群体决策

管理者需要根据情境判断何时使用群体决策，何时使用个人决策。以下因素可以作为参考：

问题复杂性：问题越复杂、越需要多种专业知识，越适合群体决策。
决策重要性：决策越重要、影响越深远，越需要群体参与以提高质量。
可接受性需求：如果决策需要广泛支持才能有效实施，群体决策更合适。
时间压力：时间越紧迫，越倾向于个人决策。
团队成熟度：团队越成熟、信任度越高，群体决策效果越好。

一般来说，当速度是首要因素时，应该使用个人决策；当速度不是首要因素，且需要提高决策的合理性（正确性、创造性和可接受性）时，使用群体决策会更好。

3.4.3 提高群体决策效果的技术

为了克服群体决策的局限，管理学者开发了多种技术来提高群体决策的效果。

1. 头脑风暴法

头脑风暴法是由广告人亚历克斯·奥斯本在1940年代提出的技术，旨在克服阻碍创造性方案产生的压力。其核心原则包括：

鼓励自由联想，欢迎任何想法
禁止批评，延迟评判
追求数量，方案越多越好
鼓励“搭便车”，在他人想法基础上改进

头脑风暴法特别适合需要创新方案的决策情境。例如，一家广告公司为新产品构思宣传语时，可以组织头脑风暴会议。

2. 名义群体技术

名义群体技术（Nominal Group Technique）限制决策过程中的讨论。其操作步骤如下：

成员独立写下自己的想法
轮流分享，每次一个想法，记录在黑板或白板上
所有想法展示完毕后开始讨论
成员独立对方案进行排序或打分
汇总结果，选择得分最高的方案

名义群体技术既保留了个人独立思考的优势，又利用了群体的信息多样性，有效避免了群体思维和少数人支配的问题。

3. 电子会议技术

电子会议技术将计算机技术引入群体决策。参与者坐在电脑终端前，问题列示在屏幕上。参与者将匿名回复输入电脑，总投票数在同一房间的投影屏幕上显示。

电子会议技术的优势包括：

匿名性：减少了权威压力和从众心理
并行性：多人可以同时输入信息，提高效率
记录性：所有输入自动保存，便于后续分析

4. 德尔菲技术

德尔菲技术是一种更结构化的群体决策方法，特别适合需要专家意见的长期预测性决策。其流程如下：

确定问题，选择专家
专家独立填写问卷，提出预测和建议
汇总专家意见，形成统计报告
将报告反馈给专家，专家根据反馈修改自己的判断
重复第3~4步，直到意见趋于一致

德尔菲技术的优点在于避免了面对面讨论中的心理压力，使专家能够独立、深入思考。

3.4.4 群体决策与个人决策的比较

评价标准	群体决策	个人决策
正确性	通常更高（信息更全、多角度审视）	取决于个人能力和经验
速度	较慢	较快
创造性	更高（多种思维碰撞）	受个人知识局限
可接受性	更高（参与者支持）	可能需要更多说服工作
风险倾向	可能更冒险（风险转移现象）	取决于个人风险偏好
责任明确性	责任分散	责任明确

3.5 决策中的妥协与魄力

3.5.1 妥协的限度

任何决策都不完美，总需要付出一定的代价。人们总是不得不在相互冲突的目标、彼此分歧的观点、互相抵触的优先事项之间取得平衡。最佳的决策仅仅是接近最优，而且总会存在风险。为了使决策被认可，安抚拟议中的行动方针的强烈反对者，或规避可能的风险，决策者始终承受着妥协的压力。

然而，并非所有妥协都是可取的。德鲁克区分了两种不同类型的妥协：

第一种妥协：“半块面包比没有面包要好”。在这种情况下，客观需求仍能得到部分满足。面包是食物，半块面包仍是食物。这种妥协是可接受的，因为它保留了决策的本质。
第二种妥协：“半个婴儿比失去婴儿更糟糕”。半个婴儿却不是一个正在成长的活生生的婴儿的一半。这种妥协放弃了决策的本质要求，是不可接受的。

管理者需要具备辨别这两种妥协的能力。担心他人能够接受的限度往往是徒劳的，也是浪费时间。人们担心的事情往往不会发生，而没人预料到的反对和困难会突然冒出来，甚至成为难以逾越的障碍。思考问题“什么是可以被接受的”往往是徒劳，因为在寻找该问题答案的过程中，决策者往往错失了得到有效答案的机会。

3.5.2 决策的魄力

决策不仅需要判断力，也需要勇气。没有内在原因说明为什么良药苦口，但良药苦口往往是事实。同样，没有内在原因说明为什么决策会令人讨厌，但最有效的决策确实往往令人讨厌。

为了做出有效的决策，决策者需要从一开始就围绕“什么是正确的”而不是“谁是正确的”做出承诺。决策者最终往往都会不得不做出一定程度的妥协，但除非决策者从最能真正满足决策客观需求的要素出发，否则他往往做出错误的妥协。

现代企业要求决策具有一定的效率，因为只有这样才能适应瞬息万变的市场竞争。决策时的犹豫不决，有意或无意的拖延常会降低决策的效率。在犹豫不决时，管理者可以采取以下措施：

列出悬而未决的决定：分析这些问题为什么会进入决策系统，找出共同的原因。
判断问题的解决范围：如果是自己的权力范围内，立即动手解决；如果需要他人支持，找出能使决策过程改进的事件。
组建高效团队：依靠团队的力量形成更好的决策方法。
缩小重大决策的范围：先在小范围内取得成功，树立信心。
下调决策的层次：发掘能干、守信、有责任心的人才，给予他们相应的决策权。

3.6 决策支持系统：技术赋能决策

3.6.1 从MIS到DSS

随着信息技术的发展，决策支持系统（Decision Support System，DSS）应运而生。DSS是1970年代初由美国M.S. Scott Morton提出的，1980年代迅速发展起来的管理控制系统。

DSS产生的原因在于：传统的管理信息系统（MIS）只能解决结构性问题，处理例行的信息业务。MIS要求组织的环境相对稳定，这就不可能充分发挥管理者的积极作用，无法面对不断变化的环境需求。

DSS是以管理科学、运筹学、控制论和行为科学为基础，以计算机技术、仿真技术和信息技术为手段，针对半结构化的决策问题，支持决策活动的具有智能作用的人机系统。该系统能够为决策者提供决策所需的数据、信息和背景材料，帮助明确决策目标和进行问题的识别，建立或修改决策模型，提供各种备选方案，并且对各种方案进行评价和优选。

3.6.2 DSS的主要特点

面向决策者：在运用DSS的过程中，参与者都是决策者。
解决半结构化问题：半结构化问题介于非结构化问题与结构化问题之间，系统的环境是变化的，问题的条件虽具有不确定和非唯一性，但模型和方法的使用是确定的。
强调支持而非替代：DSS帮助加强决策者做出科学决策的能力，而非取代决策者。
模型驱动：系统的驱动力来自模型和用户，人是系统运行的发起者，模型是系统完成各环节转换的核心。
交互式处理：一个问题的决策要经过反复的、大量的、经常的人机对话，人的因素如偏好、主观判断、能力、经验、价值观等对系统的决策结果有重要的影响。

3.6.3 群体决策支持系统与智能决策支持系统

群体决策支持系统（GDSS）：在系统环境中，多个决策参与者共同进行思想和信息的交流，群策群力，寻找一个令人满意和可行的方案，但在决策过程中只由某个特定的人做出最终决策，并对决策结果负责。GDSS通过决策过程中参与者的增加，使得信息的来源更加广泛；通过大家的交流、磋商、讨论而有效地避免了个体决策的片面性和可能出现的独断专行等弊端。

智能决策支持系统（IDSS）：人工智能和DSS相结合，应用专家系统（ES）技术，使DSS能够更充分地应用人类的知识。IDSS可以有多种类型的信息库：文本库（TB）、数据库（DB）、方法库（AB）、模型库（MB）和规则库（RB）。信息的这种演变关系被称为“演进链”——从最初未加工的数据到经过加工的信息再到提炼出的知识。

如果说电子数据处理系统是以数据为焦点，管理信息系统以信息为焦点，则决策支持系统是以知识为焦点，利用知识来进行分析、选择。

3.6.4 经理信息系统

从1980年代后期，信息控制系统又出现了为高层领导服务的经理信息系统（EIS）和经理支持系统（ESS）。它们向高层领导提供汇总的综合信息，不仅是单位内部的信息，还有外部的信息。

EIS的产生原因在于DSS自身的局限性：DSS主要用来解决半结构化的决策问题，这使得DSS往往比较复杂。除非经理对系统有充分的了解，否则让他直接使用这样的系统会感到比较困难。而事实上，经理工作的性质决定了他们不可能有很长的培训时间去掌握DSS系统的知识。

EIS是一个计算机化的系统，它能够帮助经理方便地存取与他们的关键成功因素有关的企业内部和外部的信息。EIS的特点包括：用户界面友好、信息高度综合、支持趋势分析和异常报告、能够快速响应高层管理者的查询。

3.7 本章小结

决策是管理的核心，贯穿于计划、组织、领导、控制等各项管理职能之中。本章我们系统学习了决策的定义、原则、过程、类型、模型以及群体决策技术。

关键要点回顾：

决策的本质：决策是管理者识别并解决问题以及利用机会的过程。决策遵循满意原则而非最优原则，信息的收集需要权衡成本与收益。
决策过程：包括七个步骤——识别问题、搜集信息、形成方案、评估方案、选择方案、实施决策、跟进评估。这是一个循环迭代的过程，反馈与调整至关重要。
决策类型：可按重要程度（战略、战术、业务）、主体（个人、集体）、起点（初始、追踪）、性质（程序化、非程序化）等多种标准分类。
决策模型：理性模型提供了理想化参照，有限理性模型更贴近现实（满意原则、启发式方法），直觉决策在特定情境下有效。
常见偏见：可得性启发、代表性启发、承诺升级、确认偏见、框架效应、过度自信等，管理者需要有意识地加以防范。
群体决策：具有信息更全面、方案更多样、可接受性更高等优势，但也存在时间成本高、群体思维、责任模糊等局限。头脑风暴、名义群体技术、电子会议、德尔菲技术是提高群体决策效果的有效方法。
决策支持系统：从MIS到DSS再到EIS，信息技术不断赋能决策，帮助管理者更有效地处理复杂问题。

核心公式：