目标设定与组织学习

基本信息

• 题目：Organizational learning at target setting

• 期刊：Academy of Management Journal

• 作者：CARMEN ARANDA, JAVIER ARELLANO, ANTONIO DAVILA

• 发表年份：2017

研究内容总结

• 研究对象: 组织中的“目标”(targets)，即明确的、量化的绩效期望。

• 核心问题: 管理者是如何利用可用信息来设定这些目标的？特别是，组织学习如何影响管理者在形成目标时对不同信息源的使用方式？ 他们指出，虽然已有研究探讨了目标设定的影响因素（如过去业绩、同行表现），但没有研究分析“学习”本身如何随时间动态地改变这些信息源的权重。

引入组织学习

1. 经验学习 (Experiential Learning): 组织通过自身直接的经验积累知识。在这里，具体化为管理者观察一个分支机构（branch）自身的过往绩效。

2. 替代性学习 (Vicarious Learning): 组织通过观察其他相似组织的经历来学习。在这里，具体化为管理者观察同一地区内其他类似分支机构的绩效。

构建理论

1. 初始状态 (新分支机构早期):
• 当一个新分支机构刚成立时，管理者对其特性知之甚少，缺乏足够的自身历史数据。
• 因此，管理者主要依赖替代性学习，即参考同一区域内成熟分支机构的表现来设定初始目标。这可以看作是一种“基准测试”或“最佳实践”的应用。
• 此时，目标设定应更受同行表现（RTS）的影响，而较少受自身短暂历史的影响。

2. 演化过程 (分支机构成熟期):
• 随着时间推移，新分支机构运营年份增加，管理者积累了更多关于其自身绩效的数据和经验。
• 经验学习逐渐取代替代性学习，成为更重要的信息来源。管理者对这个特定分支机构的能力、市场环境等形成了更清晰的“心智模型”。
• 因此，管理者会越来越依赖该分支机构自身的过往绩效来调整未来的目标。

3. 最终状态 (成熟分支机构):
• 对于成熟的分支机构，管理者已经拥有稳定的心智模型。
• 此时，目标设定应主要基于自身的经验学习，而同行表现的参考价值相对降低。

假设推导

• Hypothesis 1 (H1): 经验学习的重要性随时间增加。
• 推导: 成熟单位有更多自身历史数据，所以管理者会更重视其过往业绩。
• 具体预测: “目标变动”与“当前年份的业绩偏差”之间的关系，在成熟单位中比在年轻单位中更强。
• 检验方法: 在回归模型中加入“年龄”与“业绩偏差”的交互项，预期该交互项系数为正。

• Hypothesis 2 (H2): 替代性学习的重要性随时间减少。
• 推导: 成熟单位不再需要过多依赖同行作为参照。
• 具体预测: “目标变动”与“相对目标设定（RTS）”之间的关系，在年轻单位中比在成熟单位中更强。
• 检验方法: 在回归模型中加入“年龄”与“RTS”的交互项，预期该交互项系数为负。

• Hypothesis 3 (H3) 和 Hypothesis 4 (H4): 进一步深化，探讨学习效果的非对称性。
• H3 推导: 失败（未达目标）在年轻单位中被视为生存威胁，管理者会更加谨慎，可能更倾向于寻找外部参照（同行），从而降低了对自身失败经历的重视程度。
• 具体预测: “目标变动”与“不利业绩偏差”之间的关系，在年轻单位中比在成熟单位中更弱。
• H4 推导: 极端的负面结果（大失败）在年轻单位中尤其令人困惑，管理者会更怀疑自身判断，转而寻求同行信息，导致对自身大失败的反应更弱。
• 具体预测: “目标变动”与“大型不利业绩偏差”之间的关系，在年轻单位中比在成熟单位中更弱。

• Hypothesis 5 (H5): 探讨两种学习方式的交互作用。
• 推导: 在早期，管理者会结合自身业绩和同行业绩来解读信息。例如，如果一个单位业绩差但同行也普遍差，管理者可能认为是环境问题；但如果自己差而同行好，则可能是自身问题。这种综合判断在后期变得不那么重要。
• 具体预测: RTS 对目标变动的影响，取决于当前的业绩偏差，且这种依赖关系在年轻单位中比在成熟单位中更显著。

研究方法与数据

• 研究背景: 研究对象是一家大型欧洲旅游公司（个体度假业务部门），该公司正处于快速扩张期。

• 数据: 分析了该公司在四年间（约2003-2006年）421家分支机构的年度数据，共获得 1,105个观测值。

• 样本划分:
• 年轻分支机构 (Young Branches): 运营时间在2-3年的分支。
• 成熟分支机构 (Mature Branches): 运营时间超过3年的分支。

• 变量定义:
• 因变量 (Dependent Variable): DB - 目标修订率，即本年预算销售额相对于上年预算销售额的变化率。这反映了管理者对未来期望的调整。
• 自变量 (Independent Variables):
• PD - 业绩偏差 (Performance Deviation): 上年实际销售额与预算销售额的差异率。衡量的是“经验学习”的输入。
• RTS - 相对目标设定 (Relative Target Setting): 衡量一个分支的预期表现（按员工数标准化）与其所在地区同行平均实际表现（按员工数标准化）的差距。这衡量了“替代性学习”的输入。
• 控制变量: 包括预算员工数的变化、竞争环境的变化、以及是否更换了分部或区域经理等。

主要发现与结果

1. 学习模式的转变得到证实 (支持 H1 & H2):
• 对于年轻分支机构，管理者在设定目标时高度依赖同地区同行的表现 ( RTS 的系数为 -1.65)，但对其自身过去业绩的依赖较弱 ( PD 的系数仅为 0.26)。这表明早期以“替代性学习”为主。
• 随着分支机构成熟，情况发生逆转。管理者越来越依赖该分支自身的过往业绩 ( PD 的系数显著增加至 0.62)，而对同行表现的依赖则大幅下降 ( RTS 的系数变为 -0.45)。这表明后期转向“经验学习”为主。

2. 学习的不对称性 (支持 H3):
• 对于成熟的分支机构，无论是成功（超额完成）还是失败（未达标），管理者都会根据偏离程度相应地调整下一年的目标，反应是对称的。
• 对于年轻的分支机构，反应则是不对称的。如果年轻分支取得了成功（超额完成），管理者会积极地将其作为依据来提高下一年的目标。然而，如果它遭遇了失败，管理者却不会因此显著下调目标。这表明管理者在早期更愿意相信一次性的成功，而对失败则持怀疑态度，可能认为是偶然因素所致。

3. 大偏差的特殊影响 (支持 H4):
• 当出现巨大的负面业绩偏差时，这种“年轻单位不从失败中学习”的现象更加明显。对于经历了重大挫折的年轻分支，其过去业绩对目标设定的影响微乎其微，管理者几乎完全忽略了这次失败，转而更多地依赖同行的表现来设定未来目标。

4. 早期的交叉学习 (支持 H5):
• 在分支机构的早期，经验学习和替代性学习是相互交织的。管理者在评估自身业绩时，会结合同行的表现来进行解读。例如，如果一个年轻分支虽然完成了目标，但表现仍远低于同行，管理者可能会认为其仍有潜力，并给予更高的目标增幅。这种复杂的交互作用在成熟后消失，管理者有了稳定的内部模型，可以独立地解读自身业绩。

核心结论

理论贡献:

1. 深化了组织学习理论: 将学习的研究从结果层面（如生产率提升）深入到具体的管理决策过程（目标设定），并揭示了学习模式随时间演变的规律。

2. 拓展了抱负水平理论: 不仅考察了“用什么信息”，还解释了“何时用什么信息”，引入了“年龄”这一关键调节变量。

3. 揭示了学习的复杂性: 发现了学习在成功/失败、大小偏差上的不对称性，以及不同类型学习间的交互作用，使我们对组织学习的理解更加精细和真实。