加利福利亚州的圣何塞市是全球最独特的建筑——温彻斯特神秘屋的所在地。温彻斯特神秘屋是一座有160个房间的宅邸，包括40间卧室两间舞厅，还有47个壁炉，整座房屋装饰有金银吊灯、铺有木质地板，并配备了其他高端设施。此外，神秘屋以许多“无用的”建筑细节闻名：开在墙上的门，迷宫般却不通向任何地方的走廊，以及延伸至天花板的楼梯。

据传，温彻斯特枪支公司创始人的遗孀萨拉·温彻斯特从一个灵媒那里听说，除非她建造一间房屋来安抚那些被他丈夫公司生产的枪支所杀死的人的灵魂，否则她将被这些鬼魂缠身。于是，从1884年开始，房屋开始施工，由于某些原因，直到1922年温彻斯特夫人去世时，房屋都仍在建造中。没有任何蓝图或总体规划，甚至没人知道建筑完工后要用来干什么。似乎唯一要做的就是不停地建造这座房屋，最后就成了现在这座毫无规则、不合逻辑的建筑。

温彻斯特神秘屋称得上是一座质量优秀的建筑吗？它当然有其独特的魅力。里面所有的房间都经过精心设计、布局恰当，并且足够吸引人的。楼梯会用优质的木材建造，进行完美衔接，并精心喷漆，最后铺上色彩斑斓的地毯。不过，这样的楼梯最后却与天花板相连，并不起到任何用处，而只是让施工者有事可忙而已。

在评价一座房子好还是坏时，我们会问：“好在哪里？对谁有好处？”——这也是在评估其他建筑时会问的问题。对于温彻斯特神秘屋而言，所体现的就是建筑本身的意义。它是对范式的讽刺，“一座造价昂贵的装饰性建筑，没有任何实际意义。”

那管理研究也是这样一种“讽刺”吗？如果不是，管理研究是为了服务谁？它应该服务谁？

对什么有利，对谁有利的问题值得被反复提出。在现今研究领域，我们有理由担心，尤其是在宣传的过程中，管理研究正在偏离科学合理的目标。

毫无疑问，关于管理研究会越来越多：根据数据库的数据显示，每年，有超过170份杂志刊登8000多篇管理领域的相关文章，管理的研究范围正在不断扩大。但是，我们如何评价这类研究呢？我们如何知道其意义所在，以及个人文章数是如何汇总的？

在某些科学研究中，找到问题答案就是衡量结果的方式，而不只是报告研究意义如何重大。然而，在社会科学研究中，包括组织研究，成果很难被衡量，所提出的问题也很难有固定的答案（如，优秀的人会最后完成任务吗？）相反，我们选择通过衡量研究的影响力来考察其贡献作用。

有许多评价科学著作影响力的方式，从销售量（如《谁动了我的奶酪》是最畅销的管理类书籍）到统计谷歌网站访问量和文章下载量。迄今为止，主要的衡量方式是被引次数：即书中内容被相关著作引用了多少次。该方式的优点之一是易于统计：谷歌学术和数据库一点即可。被引次数在学术评估中应用广泛，也是任期评估的常规手段。从这一角度，优秀的科学研究是引用最多的科学研究。

然而在基础研究层次，衡量这种意义上的影响并不能得出我们想要的结果。试想一下，如果对警察工作的评估是依据传票和抓捕犯人的数量，结果会变成怎样？可以想象，我们希望社会是安全且公平的，然而，如果我们用传票和抓捕犯人的数量来评估警察的工作，我们会的得到全然不同的结果——最糟的情况将是，社会全体居民不再被重视，重心放在了琐碎的纠纷上，以达到破案指标。

同样的道理，我们也不清楚为什么研究的目的是为了回答问题时，“影响力”是可行的衡量手段。如果有什么区别的话，提出无法解决或令人惊讶，甚至违反直觉的问题，也许更利于其被广泛引用，而不是精确回答所提出的问题。激发人的探索欲要比给出正确答案影响力更大。

考虑上文我所提到的出版过程的动机，大数据时代的到来对管理研究又意味着什么呢？讽刺的是，这可能对评估研究人员的贡献造成更大的困难。数据过去曾是组织研究的阻碍因素。如何获取足够数据来产生统计性显著的结果通常很困难，这也促使研究人员广泛使用电子计算机开机数据库和如ICPSR（大学校际政治和社会研究联盟）之类的档案馆。

20世纪70年代后的一些最有影响力的论文只对小样本用了简单的相关分析和少量截面数据的回归分析，这些在今天看来都是不会被采用的。然而，无穷无尽的数据反而会使事情变得更糟糕。注重统计显著性和对大数据时代的好奇很容易导向对新奇的违背直觉的规律的研究，而这并不利于获得清晰的理解。

同时，这一领域已经很久没有严肃讨论过研究数据的来源和数据使用的规范了。社会生活和组织化运作正以日益增长的速度，留下或多或少的数据轨迹，如同喷气式飞机留下的尾迹一样。有时，研究人员能够获得数据追踪结果；对公司和政府机构如国家安全局而言，这更加容易。

安然公司的电子邮件库就是这样的一个例子，其中包含了由安然公司150名高管发送的大约50万份邮件，在联邦能源监管委员会调查期间被公之于众，随后又被研究人员整理并分享。研究人员通过“发件人”和“收件人”理清了关系网络，分析邮件中最普遍的观点和情绪，解密了层级结构，以及更多的信息。所获得的数据成仙了一个腐败组织运转的全貌。

根据《纽约时报》消息，2014年朝鲜黑客入侵索尼影视娱乐电脑事件，曝光了大量私密邮件和备忘录内容，以及成千上万的雇员敏感信息，包括含有“6800名个人的名字、组织、雇员ID、网络用户名、基础薪金和出生日期”的excel表格。对有些研究者而言，该泄露事件可以成为当代公司实践的伦理考察窗口。（例如，记者已经将这一问题深入到研究性别和种族报酬差距问题。）

关于行踪、生产率、补偿、人口统计资料、社会网络、情感表达，以及医疗记录和雇员的运动记录都可能产生入侵组织的可怕信息，这一现象在文献研究中已经初露端倪。谷歌和甲骨文公司都拥有成百上千家组织的此类数据，这可能为组织结构和组织程序之间的比较提供前所未有的比较性数据。

不可避免的是，这些种类繁多的数据最终都会为研究者所有，通过这样或那样的方式。而且，实验环境和控制环境的A/B测试是科技公司如谷歌和facebook的常用手段，从普通的（计算哪一头条获得了最大的点击量）到不那么普通的（考察积极或消极内容对个体情绪表达的影响，或者是朋友的投票如何影响投票倾向）。此种环境中的实验几乎不用花钱，知情同意是可选的。

这又让我们回到了那个问题：商业研究为谁服务？传统上，商业研究的最终服务对象时组织的管理者们。学者们被鼓励进行管理相关或政策相关的研究。20世纪60年代到70年代间，商业公司不断发展壮大，管理者培训内部员工的需求促进了管理培训的扩张。管理相关研究的需要也很显著。

自20世纪80年代开始，经济环境的变化反应在了MBA学生所从事的工作上。MBA毕业生不再向通用公司、柯达公司或西屋电气投递简历，而是进入了金融和咨询领域传统型公司，尤其是制造类企业，在数轮外包和缩减规模后不断萎缩甚至消失，而最大的雇佣方通常是零售商，其内部阶层相对简单。

同时，信息技术的发展将管理（衡量和反馈、制定计划）转变成了计算机算法。大约有700万美国人属于管理层，然而，他们实际的工作内容也许与监督他人无关。

近来，替代性商业模式完全重置了“雇员”和“经理”的格局。Uber公司称，到2014年底，其在美国拥有16.2万“合作司机”。他们并不是Uber的雇员（其正式雇员只有200人），而是不需要管理的独立合约人。通过临时员工公司，亚马逊每次的员工变动量达到上万人次，2014年假期，亚马逊增加了8万名临时员工。

任务通常是直线型的，并且由电脑控制。零售业、快餐店和“分享经济”正快速进入一个算法和电子平台取代人类管理的世界。同时，通用公司的北美工厂的员工已经缩减至了13万人，柯达在美国只有3200名雇员，西屋电气也锐减不少。

人对人的管理或许正在被时代淘汰。按如果管理者不是主要服务对象，那服务对象又是谁那？也许我们互相都是。然而这有可能将我们引向温彻斯特神秘屋，新奇是主导力量。另一种可能是，如果我们最终的服务对象是受益于商业活动的大众，这也意味着需要一套新的评估标准。

企业和政府所作出的决定将会重塑未来数十年工人、顾客和市民的生活。如果我们希望决定有利于公众福利，以严格的调研为基础，我们要明确研究服务的对象。

本文改编自《组织研究是为了什么》，最初刊载于《管理科学季刊》，作者杰拉尔德·F·戴维斯是密歇根大学商业管理学院的一名教授，《管理科学季刊》编辑。他也是《从内部改变你的公司：社会内部创业者的指南》一书的合著者。