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管理未来（珍藏版） [:1704369759]
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短期和长期
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公司资本主义之所以会失败，主要是因为公司管理层不必向任何人对任何事负责。在这种体制中，敌意收购者绝对是正确的。在企业中，最重要的绩效目标就是财务指标。确实，对于企业来说，首要的一项社会责任就是创造足够的利润，它至少要能够补偿资本损耗以及企业维持运转的最低成本。足够的盈利能力可以使企业承担未来的风险、满足企业成长的需要、提供更多的就业岗位。然而，所有这些都依赖于企业的长期收益而不是短期收益。我们都明白一个事实，要想对未来负责（生产与服务型企业需要这一条，交易型企业不在乎这个），企业长期利润的获得不能靠短期利润的累加。短期收益只代表一种前景，它本身并不是真正的经济成果。
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但同样重要的是:我们所要的经济成果（甚至长期的可持续性经济成果）是上市公司的惟一目标吗？为了实现它，可以调整和牺牲所有其他目标吗？只是通过平衡各方的利益要求，我们可以实现最佳的经济目标吗？自亚里士多德以来，所有保守的学者都同意:让一个重要组织只追求一种价值（其他一切都是从属的）是严重的错误，最终这个组织不会创造出任何价值。事实上，我们应该努力去实现公司资本主义所宣称的平衡。这也就是“自由企业”的真正意义所在——显然，它并不只是资本主义的一种委婉说法，更不是指投机。但是，我们要怎样做，才能建立起与这种平衡相匹配的公司责任，并使之变成管理制度呢？而且，这种责任要由谁、以何种形式来承担呢？
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20年以前，公司资本主义的支持者认为:他们的答案是正确的，投机资本主义已经被证明是错误的了。这很可能指出了一些真正的问题，既然投机资本主义不适用，并且事实上已经对美国未来经济的长期发展构成了威胁，那么，我们有必要回过头来解决这些问题。而自由企业的未来——或者它们是否还有未来——在很大程度上要依赖于我们怎样解决这些问题。
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［1986］
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管理未来（珍藏版）
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管理未来（珍藏版） 第39章 新的生产理论
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我们现在还不能建造一个新式工厂论。但是，我们可以对1999年将会出现的“后现代”工厂做一些描述。它的核心特征并不是机械化，尽管工厂里也有大量的机器设备。它的精髓表现为先进的理念——四项原则和实务共同构成了新的生产方式。
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这些理念是分别由不同的人在不同的时间按照不同的顺序开发出来的。不同的理念有不同的目标，也会对企业产生不同的影响。（1）统计质量控制（statistical quality control,SQC）正在改变着工厂的组织形式；（2）新的生产会计理论能够使我们像制定企业决策一样制定生产决策；（3）生产流程中的“小团队”或模组（module）系统使得我们可以将标准化与灵活性的优势结合起来；（4）最后，我们用系统方法将生产产品的实体流程融入公司的商业流程，而这种商业流程是能够创造价值的。
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随着这四种理念的不断发展，逐渐改变了我们对制造过程及生产管理的看法。现在，美国大多数从事生产制造的人员都明白，我们需要一种全新的生产理论。我们知道，对旧理论的修修补补是没有用的，那只会让我们更加落后。以上这四种理念组合起来，就构成了我们所急需的新理论的基础。
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在这些理念中，流传最广的统计质量控制思想实际上并不是什么新理论，它的理论基础是70年前罗纳德·费舍尔（Sir Ronald Fisher）首创的统计学理论。20世纪30年代，贝尔实验室的物理学家沃尔特·休哈特（Walter Shewhart）首先提出了统计质量控制的初始思想，用于对复杂的电话交换机和电话的大规模生产过程进行零缺陷管理。第二次世界大战期间，戴明和约瑟夫·朱兰（Joseph Juran）——他们以前曾是休哈特的合作者——分别提出了我们今天所使用的统计质量控制理论。
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日本之所以能够在生产质量控制方面处于全球领先地位，主要是得益于20世纪50年代和60年代对戴明思想的学习。朱兰也对日本的质量控制有很大影响。但是，美国在整整40年的时间里却忽略了他们的思想，只是到了现在才开始关注统计质量控制，福特公司、通用汽车公司和施乐公司都是新的追随者。西欧基本上也不重视统计质量控制。更重要的是，即便是统计质量控制的成功实践者也不能完全领悟其精妙所在。通常我们认为它是一种生产工具，但实际上，它的最大贡献是对工厂的社会组织的影响。
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现在，每一个对生产管理有兴趣的人都知道，统计质量控制是一种精确的科学方法，它可以鉴别当前生产条件下的生产质量和生产率，从而使对这两大要素的控制成为生产流程中的一个组成部分。另外，统计质量控制能迅速发现生产过程中出现的纰漏，并且准确地指出具体纰漏所在——一件工具的损坏、一个变脏的喷雾抢、一个温度过高的锅炉。因为它只需小样本就可以发现这种纰漏，所以生产问题很快就能够被发现，这使得机器操作人员可以实时地解决问题。而且，统计质量控制能够辨别生产中的任何变化对整个生产流程的影响（实际上，戴明的部分日本“信徒”，已经可以用计算机提前模拟预测某种变化对生产过程的影响）。最后，统计质量控制能够指出在什么地方、用何种方式持续地改善整个生产流程的质量和生产率。刚开始这被称作是“休哈特环”，之后叫做“戴明环”（Deming Cycle，也有人译为戴明循环或戴明管理环。——译者注）;现在则称之为精益生产（kaizen），这是日本对生产持续改善的一个专门说法。
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但是，这些技术上的特点只能说明统计质量管理在日本的生产管理中所做贡献的一部分，而不能说明为什么日本和美国工厂之间存在生产率差异。日本企业对外部供应商非常依赖，但经过调整后，丰田、本田和尼桑中的每个工人还是能比美国或欧洲同类工厂的工人多生产两三倍数量的汽车。对于这种差异，生产流程中的质量控制顶多只能解释1/3。日本企业的生产率优势主要来源于统计质量控制思想所导致的社会变革。
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与福特和通用汽车公司相比，日本企业在直接生产过程中所雇用的机器操作工人要更多一些。事实上，统计质量控制思想的引进几乎总是导致机器操作工数量的增加。但是，这种增加是可以抵消的，因为非操作人员数量的减少会多得多:首先减少的就是那些检查人员，其次是那些不从事生产只负责处理问题的人员，如维修工和各种“救火队员”。
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在美国，特别是在那些以大规模生产为主的工厂，这种非操作性蓝领工人的数量远远多于操作工人的数量，在有些工厂中甚至可以达到二比一。但是在引入统计质量控制思想之后，这些人员就没有必要存在了。更重要的是，一线的主管数量也会不断减少，只保留一少部分培训人员来取代他们的位置。也就是说，统计质量控制系统不仅可以让机器操作工控制自己的工作，而且让这种控制成为一种标准性的活动。除了他们之外，没有人掌握统计质量控制过程提供的反馈信息，而这种一手信息是高效率行动所必不可少的。
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除了让信息与责任人统一起来之外，统计质量控制体系还能够解决一个以前认为无法解决的冲突。在过去的100多年间，特别是在美国，流行过两种基本的生产管理学说。一种是起源于泰勒“科学管理”的机械学说，另外一种就是第一次世界大战前由西尔斯公司的卡内基（Andrew Carnegie）、罗森华德（Juliius Rosenwald）和哈佛大学的心理学家明茨伯格（Hugo Munsterberg）共同提出的“人际关系”（或者是“人力资源”）学说。人们一直认为这两种学说是相互对立的，甚至认为它们势不两立。但是，在统计质量控制理论中，它们很好地融合了起来。
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泰勒及其信徒们就像戴明一样坚信:质量和生产率控制可以成为生产流程的一个内在组成部分。泰勒坚决认为他的“科学方式”能够保证零缺陷生产，但也遭到了强烈的反对，正像现在戴明遭到工厂检查人员的反对一样。亨利·福特也是如此，他认为可以在生产流水线中融入质量控制和生产率控制（尽管他对泰勒的科学管理理论不感兴趣，甚至可以说一无所知）。但是，如果没有统计质量控制系统这种精确的方法，不论是管理科学还是生产线都不能真正做到内生性流程控制。这两种方法虽然成功，但不得不严重依赖大量的检查监督，它们可以简单地解决问题，而不能真正地消除问题。
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人际关系学说将生产线工人的知识和自豪感看做是控制和提高生产质量及生产率最重要的资源。这种学说也取得了极大的成功。但是，如果没有统计质量控制所提供的信息支持，你很难真正区分生产性活动与瞎忙活，也无法判断所提议的调整方案是能够真正改进生产流程，还是只让某一部分有所改善，但总体上却趋向恶化。
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质量环（quality circle，也有人译为质量圈或品质圈。——译者注）实际上是美国企业发明的，并且第二次世界大战期间在美国企业界得到了广泛应用。但是，它在日本取得了成功，因为它是在日本企业应用了统计质量控制思想后才引入的。因此，质量环和质量管理都能够得到相关员工建议所产生影响的客观信息。可资对照的是，在过去的20年中，尽管大家投入了很大的热情，特别是在工人方面，大多数美国企业的质量环还是失败了。那么原因何在？答案是它们没有建立统计质量控制系统，从而缺乏精确可靠的反馈信息。
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相当数量的美国企业在生产过程中并没有采用统计质量控制，而且只用少量的检查和维修就实现了质量控制和生产率控制，强生公司（Johnson & Johnson）就是这样一个例子。另外一些企业在不用统计质量控制的情况下，成功地让机器操作人员对生产流程进行了很好的控制。IBM公司很早以前就用少数培训“经理”替换掉了所有的一线主管，而米勒公司（Herman Miller）则通过持续的培训以及生产率激励措施，实现了质量零缺陷和高生产率。