摘要：文章主要以歐美企業為例，對西方企業工商管理的最新發展趨勢以及關鍵問題進行討論，分析得出：在西方工商管理領域，數字化改革已不再是單純指企業對數字技術的運用，它會影響到企業整體管理的理念，以及整體組織的模式。在全球化的背景下，歐美企業數字化轉型的主要方向有三個，包括企業數字化已經成為發展戰略；數字時代的風險防控方向也發生了極大變化，例如ESG治理；并涉及技術倫理領域，其中還穿插著技術道德的問題；組織管理模式趨向柔性化、生態化等。這些管理模式變革的主要挑戰體現在三個方面，人員技術差異，技術倫理存在問題，以及組織結構需要創新。通過具體的案例分析，表明了當前數字化轉型的趨勢建立在良好的組織結構與治理體系之上，并且在技術迅速發展的同時，要保留人工存在優勢的地方，從而為全球化的企業管理提供軟硬舉措兼施的整體管理模式。關鍵詞：數字化轉型ESG治理敏捷組織技術倫理多元戰略一、前言數字浪潮不僅為現代西方企業的工商管理活動創造了技術賦權與管理思維迭代變革的“雙元邏輯”。就企業的數字轉型來看，企業不僅擺脫了單向度的技術工具而轉向了包括企業研發、生產的全鏈條智能業務管理模式，從已有的相關文獻來看，數字技術的應用大大降低了戰略決策的空間與時間維度，同時也有助于削弱組織邊界的“模糊感”。不過，這樣的結構性變革到底對現代科層型組織管理帶來了怎樣的挑戰尚未得到清晰的詮釋。例如，微軟Azure平臺的智能算法，基于全球物流鏈回路體系的業務導向優勢，提高了企業的全球供應鏈實時響應，但“黑箱”決策機制下“馬爾薩斯陷阱”的隱秘性，使得43%的供應鏈管理者擔憂對人工智能邏輯的理解等問題（Microsoft，2023）。此外，以特斯拉數智工廠人機混搭的合作制，雖然提高了勞動生產效率，但由此引發的“愛因斯坦的火車效應”等倫理挑戰，更是暴露了技術賦權下的企業治理困境。在這樣的背景下，數字浪潮正在從技術工具而轉化為管理價值排序變革的深層動力。現有文獻圍繞這一問題的論述，存在一個較大的理論斷裂。很多文獻更多關注數字技術帶來的效率提升效應，卻忽視數字技術對企業治理權力結構的拆解作用（Teece，2020）。比如，蘋果公司利用區塊鏈技術提供供應鏈產品碳足跡報告、摩根大通使用的大氣變化衡量模型，均意味著企業試圖在技術理性與企業的社會責任之間重新作出計算。西門子的風險警示體系，更說明大數據分析正在重塑企業管理階層的風險管理體系，然而這些方法不能闡釋以技術為核心同時又帶有偏見性質（例如：對于咖啡文化沖突問題、亞馬遜算法歧視等問題）的新類型的組織矛盾的深層原因（姜瑞，2024）。那么接下來，就再結合管理哲學和一般社會學的觀點視角，進一步解剖工商管理創新的雙軌性之義。譬如，以微軟、特斯拉、Meta等西方企業所給出的轉型范例。而伴隨數字賦能重構工商管理決策的優先次序，當下隨著ESG治理制度化的時代到來，企業治理權力版圖會被怎樣重構。譬如，荷蘭ING銀行所給出的敏捷化轉型范例，對那些本應當提升效率的IT系統，卻出現各個部門之間開始逐漸在不可見的藩籬，所揭示地從技術工具到文化適配的一條深層次矛盾所在；又譬如，大眾汽車出現對技能更新所造成的斷層危機，所揭示的是人才培養制度和合規流程之間依然存在的一條斷層現象（李爽，2021）。而從這些現實的案例中，給出的一種結論是：在技術治理與管理倫理需要“共生共進”的一大總體性場域中，新衍生出的“共生共進”的全新動態適應管理范式，正努力開啟它自己的解題思路。二、西方企業工商管理發展的最新態勢當下的最新態勢，是在全球化、數字化浪潮之中，企業管理理論與實踐的深度革命。本節內容，通過對當今西方發達國家成功企業的實例介紹，把工商管理的新發展態勢講透，弄清其中有什么樣的推動力，在發展的過程中有什么樣的挑戰。（一）數字化戰略不斷轉型在歐美等發達國家和地區的工商企業中，數字經濟戰略正在加速轉型并逐步深入，成為企業發展與創新的核心推動力。大數據的應用不僅影響著企業的流程、效益改善及業務發展，還影響著企業對于內部的管理，以及供應鏈管理、客戶價值服務等方面，構成了一條大數據價值鏈（張彩秀，2024）。而且數據基礎設施的投入，需要提升基于人工智能的倫理審核、風險控制系統等，并防止產生濫用數據的技術性風險。例如，在制造業領域，基于數字孿生構建制造流水線可以做到“先用數字模型‘想’透徹再讓流水線‘試’明白”。特斯拉的數字孿生化產線部署了數量高達10萬個的傳感器，可以在其生產流水線的板子上把線路板“虛擬”一遍，把制造工序的研發時間從數周降到幾小時。此外，借助數字孿生進行預先仿真，還可以顛覆制造業的積累經驗試錯理念。比如，微軟公司建立在Azure云平臺上的AI中樞系統主要為3方面服務：供應鏈預測、能源管理、客戶管理。它們訓練出的算法，會根據數據流實時調整以優化世界各地微軟數據中心的運行過程，形成一個完美的決策反饋（Porteramp;Heppelmann，2023）。消費者交互方面，最主要的表現是重構情景化體驗。耐克通過AR技術以及通過測量鞋底，構建消費者足模信息數據庫，用于指導耐克設計研發生產環節，使得新產品發布周期減少40%（劉靜，2021）。對于消費者數據，進行資產化管控，是企業價值創造鏈由線性產品向雙向交互演進的體現。亞馬遜，通過機器學習來提升智能推算率，并同步生成動態用戶畫像。然后對模型進行動態訓練，從而形成神經網絡系統，用于推算用戶的潛在需求，以便銷售和庫存管理方面達成動態協同（AmazonWebServices，2023）。企業制度結構的數字化重構，是賦能戰略運作的重要基礎。荷蘭ING銀行“敏捷部落”的運營模式，將原有的金字塔型結構重新分解為由340個數字工作團隊組成的“敏捷部落”，并為其提供數據云及相應的決策權；信貸業務審批環節，從以往的14個步驟縮減為3個決策環節，并借助數據分析模型完成信用風險等級自主評估和最優收益決策。谷歌母公司Alphabet的“探月工程”計劃，借助人工智能數據存儲平臺，實現對量子計算、自動駕駛等多業務領域的數字協同，具有分布式的研發流程，較好地解決了“技術創新”與“產業進步”的沖突。越來越多的企業投身到數字轉型的浪潮中，所帶來的風險是后知后覺的。比如，耐克發布的虛擬試鞋的移動APP，就面臨著生物信息商業化的隱私危機，逼迫該行業的技術突破和用戶關懷劃出底線。微軟推動AI分析程序，所研發出的算法可解釋性評估機制，即算法都必須滿足解釋性的可驗證性，并且負責的決策需要將關鍵參數可追溯。西門子推出風險模擬系統，通過NLP技術對各國87份文件實時解讀、數據模擬，提前預估貿易限制對分公司的影響。這些事例可以充分體現出數字技術助力ESG的實踐已經開啟。（二）風險管理是主要面向大數據時代的到來，已然推動風險成為跨國企業高層管理關注戰略地位的要素，風險管理的特征：從以往單一的財務風險防范正逐步拓展到環境社會治理（ESG）和倫理技術風險協同治理的維度。蘋果公司的區塊鏈碳賬戶追蹤121家關鍵供應商，可以看到每一條供應鏈的碳足跡，實現了供應鏈中67%的企業碳排放可視化，迫使85%供應商去使用清潔能源（EUCommission，2023）。摩根大通公司的JPMorganClimate模型，鎖定價值15%的高風險能源資產，但置換的綠色債券只有7%，體現出的技術理性與資本逐利性的本質矛盾，是環境風險和技術風險嵌入金融風險的管理機制（Teece，2020）。地理政治風險預警由“主觀預判”向“大數據決策”發展。西門子公司構建的數字沙盤，以自然語言處理技術實時解讀有關87個國家的政策及智庫報告，通過知識建模關聯風險傳導路徑（McKinseyamp;Company，2023）。在2023年3月初，做出風險提示，使其得以將核心的零部件產能轉出在東歐地區的制造工廠，轉移到了墨西哥制造廠，由此避免了2.3億歐元的潛在損失。改變了企業全球供應鏈構建的邏輯。技術賦能引發倫理危機，是新技術環境下提出的新問題。像美國的亞馬遜，在人力資源智能算法評估時，存在對性別偏見歧視等情況。女性員工投遞求職申請時，其成功率僅為男性的1/2。這引起了各界廣泛關注，公司成立了算法倫理委員會，并對該決策模型進行了公正性審查。針對Meta元宇宙場景應用中“用戶隱私使用事件”的評價體系，引入了移動數據隱私體系與用戶授權動態分配機制。該體系既需保持虛擬與現實情境的分離，又須避免隱私保護“高墻”的隔離，從而有效緩解了虛擬場景用戶體驗感與個人信息保護之間的沖突。針對大眾公司推行工業信息化技術操作，涉及機器人識別對工人產生潛在技術威脅，造成工人技能落后形成技術脫節、保護成本上升等困境，企業在推進技能保護中進行了工業4.0輔助技能培訓、終身技能積分及認證措施，將轉型期延長了18個月。現有風險管理技術趨于治理和價值范式的交織發展。微軟Azure通過AI平臺分析，但客戶卻必須同時打開自動算法決定追蹤模塊，算法追蹤選擇的路由在可視化界面里可見各變量權重。荷蘭ING集團，把ESG評分引入貸款流程設計，進而建立了環境影響和違約風險指數的二維綜合評分體系，其中綠色環保中小企業占比增加到38%。這說明當前風險管理不再局限在單純的管控范疇，而是關系范式、技術范式以及價值范式的有機整合。（三）多元策略是發展趨勢現在西方公司管理學界積極探索的戰略模式，即多元化戰略模式，有著技術進步和市場不穩定性綜合挑戰。在業務層面上，谷歌公司的母公司Alphabet的“探月工程”模式所體現出來的模式最有特點，它由母公司Alphabet設立的子企業X實驗室和風險投資部，打造出了母公司Alphabet公司的主導業務板塊，以及一些高精尖技術領域的探月型企業模式。這種方式既能夠保證母公司Alphabet公司傳統的業務板塊穩固，又能保護好其他如量子計算、生物技術等未來創業成果，使其從單純的互聯網企業轉型為科技生態產業集群（王海麗，2024）。荷蘭ING銀行的340個“敏捷部落”，使得原本的信貸業務審批需要14個審批流程變為3個審批流程。但是，由于它們之間的應用程序不兼容，導致成員協同辦公流程減緩了28%，這就是“柔性的≠高效化”法則，同時也使ING銀行成為金融機構里的“柔性組織模式”，成為銀行新模式的引領者（馬茹菲，2015）。整合技術融入戰略建立新商業價值鏈。通過耐克研發出的基于AR與AI人體識別技術的智能體驗產品，一方面能夠讓消費者實現手機端3D足部虛擬體驗，另一方面讓消費者足印反向傳送至后端研發設計，實現設計研發、個性化生產的迭代閉環，將消費體驗端口前推至源頭需求設計，超越傳統制造鏈式價值鏈。微軟Azure云平臺的演化。更完整，也更具借鑒意義。微軟企業智能云分析系統，作為企業管理商的角色逐漸淡化，更像產業服務商的角色。開放的API讓用戶接入AI操作系統，實現AI應用開發端平臺化共享，讓微軟技術服務型產品的收益，占到了微軟業務收入比重的38%。組織適應性問題治理。星巴克進入東南亞市場借助數據建模分析的標準化選址地圖卻不顧當地所獨有的茶葉文化和社交屬性，最終使得超過20%的新店因客流問題在開業當年便選擇退租，體現出算法和地域文化的適配性問題。亞馬遜AI招聘的性別歧視被發現，則體現出算法工具和組織價值可能不和諧。企業借助算法進行精準決策，卻付出價值絕對平等的代價。像大眾的數字化轉型實例也頗具典型，數字化生產安排中孕育的智能化生產線，它沒辦法繞開傳統工人所能掌握的操控技術鴻溝，將為組織治理帶來巨大挑戰。高層讓其以AR技術支持，完成生產環節方面的具體操作培訓，并完善技能證書與技能積分制度，挽回組織能力改造和提升的時滯。以上案例說明，新興企業整合式戰略的有效踐行離不開技術整合、組織轉型和文化轉型的協同。Meta元宇宙的戰略失敗，解決用戶隱私問題也是重中之重。這啟示我們，企業應建立動態倫理審核體系，回應因技術突破導致的現行規制失靈問題。目前管理創新還呈現出悖論的樣態：技術賦能雖促使決策更高效卻使價值沖突不斷升級，組織柔性使組織機制變強健卻使文化趨弱，生態擴展雖擴大企業的空間卻使企業面臨的風險更多。未來多元戰略發展趨勢可能圍繞著規制數字架構、靈活性的組織打造、構建商業倫理體系等方面展開。三、西方企業工商管理發展的困境分析（一）面臨人員管理多樣性的困境全球化浪潮下，工商管理面臨人員管理多樣性的困境。通常，這種問題集中體現在跨國企業文化對接、技術對接和組織對接三大方面。以星巴克為例，在東南亞市場曾被一樁“文化對接”的問題所困擾：星巴克標準化的咖啡服務和東南亞強大的“茶文化”發生了沖突。而以大數據為基礎的咖啡館布局模型之所以在東南亞失敗，最大的障礙不是在于標準的缺失，而是在于對當地文化背景的忽視。更為甚者，雖然作為外派高級別管理人員，但當地合作人員中對組織變革存在“阻力”的現象仍然出現。這種現象甚至對企業內部生產運行造成了影響，導致跨國企業合作過程中產生了難以化解的“沖突”。要解決這一“困境”，應當構筑一種新機制，即打破不同文化之間“擰麻花”的新機制。技術設備與多元價值觀的張力在人資管理中一直存在，亞馬遜的AI人力資源篩選系統在選聘女性時就存在著“錯誤”的數值反饋，因其訓練的數據集存在著偏差，使用AI招聘的婦女的比例是用篩選出的總體招聘申請者的20%（NationalHighwayTrafficSafetyAdministration，2023）。這預示著，一旦技術效率目標和組織公平目標在技術算法中出現沖突；在傳統控制方法中，卻沒有方法對價值實現的隱性風險進行糾正和轉移。微軟為解決這一難題，專門設計了算法透明度審議流程，要求每個雇傭系統的人才決策算法必須實現可解釋性和評估倫理影響。這一技術手段的自我調節方式，自然而然，成為多元價值觀調節的個案。智能化轉型引發的人才能力分化重新定義了組織能力構建。德意志大眾公司在打造智能工廠的過程中，舊的職工群體因為設備操作與數據分析，這兩項技能都存在短缺。導致對智能型車間的技術能力不足，使得數字化轉型的實際改造周期被迫延長。它的智能工廠改造中，舊職工群體的AR學習完成率僅為58%，35周歲以上的人才流失率上升了40%。這反映了智能化轉型下的人才代際不公。荷蘭ING銀行的敏捷組織變革中，由職能型組織向跨功能小組模式的調整，使員工的能力提升既要強調對某領域的深度認知，又要體現出組織戰略圖景的廣泛把控，這就與傳統的崗位能力的定義產生了巨大沖突。Meta元宇宙的團隊管理正在成為新風口下的燙手山芋。就比如說，它的虛擬空間開發，日常的協作需要橫跨全球的十幾個時區，經常被溝通錯位和理念沖突攪得一團糟。當北美工程師的線性開發思維與亞洲團隊的迭代創新偏好產生碰撞時，如果僅靠協同軟件進行彩繪修修補補，是遠遠不能解決本質問題的。所以，團隊現在正在試圖把“文化補丁”植入進去，通過數字孿生構建虛擬沙盤，讓全球團隊實現腦力同頻的狀態。（二）面臨技術管理驅動的挑戰技術管理驅動下的新型挑戰正深刻重塑企業運營范式，其復雜性反映在技術系統與組織能力的適配矛盾之中。例如，微軟Azure云平臺在推進智能決策系統時，保證算法透明度上的困境，就具有一定代表性。機器學習模型顯著提升了供應鏈預測精度，然而，決策邏輯的黑箱特性使得管理問責體系空轉。同時，執行算法的高效性，由于受到合規管理的影響，也延長了40%的算法開發周期。這也說明，高效管理和技術治理驅動產生的技術邏輯之間有一定矛盾。最終結果就是，導致企業的算法執行效力降低。特斯拉工廠數字化改造的工場數字改造中的技術依賴性的風險具有警示性。當生產線幾乎完全借助物聯網的傳感器網絡在運行的時候，單個節點上的信息失真都會引發全系統的誤判。比如2023年第三季度出現的受射頻干擾誤停機事件造成了高達兩萬多輛的產銷量損失。也讓企業警醒，決定采用混合式控制，即保留人工的干預通道（甄樹寧，2015）。數據治理的邊界模糊問題，在消費端創新中持續發酵。耐克設計APP搞虛擬試穿本身是個好主意，結果用戶足型信息的商業化應用引發隱私權爭議。現在企業不得不在數據池里裝“隨時反悔”按鈕，即在數據池設計之初就嵌入動態授權機制，導致創新收益硬是被合規成本啃掉了一大半。Meta元宇宙因歐盟《數字服務法案》被迫開發11個區域定制隱私協議，合規成本高達項目預算的19%，這種現象給人的感覺就是監管嚴重滯后，引起了和科技公司中激進派的矛盾。技術工具與戰略目標的協同失調，大概也屬于多數企業的通病。西門子的風險雷達能掃遍87國政策文本，結果數字沙盤和企業戰略開始互扯頭花。系統里剛亮出東歐撤退警告，管理層就陷入數據理性與市場野心的互搏之中。而摩根大通，在用氣候模型篩出高危能源項目后，卻被董事會定下的盈利指標緊逼。最終，通過綠色金融衍生品進行風險轉嫁，而非實質性業務調整。說到底，技術工具在董事會里終究還是得給盈利指標讓位置。（三）面臨組織結構需要創新的挑戰讓傳統企業搞數字化轉型，活脫脫像給百年老宅裝智能家居——荷蘭ING銀行就是個典型。他們掄起錘子砸掉部門墻，其將340個跨職能小組植入扁平化架構時，雖顯著提升決策效率，卻引發“技術部落主義”隱憂——自主選擇的數據分析工具導致系統兼容性斷裂，使跨職能小組協作成本非但沒降低反倒上升了28%。所以說，組織扁平化不是拆了墻就完事，得把技術標準和團隊默契這兩塊磚同時砌進去，否則敏捷改革就是拆東墻補西墻的糊涂賬。科技巨頭的多元化戰略也面臨協同困境。雖然，Google“登月計劃”的實驗室機制鼓勵了公司里的量子計算、無人駕駛等各技術的發展，但一旦數據隔絕后，企業多元化的每個模塊彼此作用較弱，造成搜索中積累了大量數據，卻并不能助力醫藥健康的研究等成果，這最終導致組織結構開始改變，適得其反地打破了內部各部門，重新創建了跨部門協作。然而這種沖突也反映了，多元化的業務必須建立在一個知識共享系統上，而非一個技術孤立模塊上。制造業數字化轉型正在上演著“新舊共生”。西門子工廠，物聯網團隊和老師傅們的技術，前者依賴數據橋梁悄悄“學習”老師