论知识管理视角下的企业危机管理

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  【内容摘要】本文在知识管理的视角下对企业危机管理进行了研究,讨论了知识管理和企业危机管理的相互依存关系,为企业今后进行危机管理提供了行之有效的理论依据。
  【关 键 词】企业危机 危机管理 知识管理
  一、引言
  中国巨人、美国安然等大量大型企业的衰败以及不计其数的小型企业的破产倒闭,无一不表征着企业危机发生的严重性。随着信息技术的飞速发展,企业的经营环境日渐复杂,由过去相对稳定的静态环境向复杂多变的动态环境转变,企業的发展面临着越来越多的不确定性,危机随时可能爆发。危机管理成为企业关注的课题,成为企业管理的重要组成部分。从某种意义上说危机管理知识的缺乏导致企业内部管理不善,再加上外界环境的变化,最终使企业陷入严重的危机。因此,掌握和运用危机管理知识的能力是企业成功应对危机的关键所在。
  危机管理理论现在已扩展到社会的各个领域,其重要性也逐渐引起人们的重视。企业发生危机的原因有很多,但究其主要原因是企业危机知识和危机管理能力的欠缺,企业没能将知识管理和危机管理很好的结合起来。目前,在知识管理视角下对危机管理的研究还不是很多,我们可以回顾一下相关的研究成果:纵观现有的文献,有关危机领域的知识管理研究还处于起步阶段,国外比较典型的研究有:Chartrand(1985)研究了应急通信系统、与自然灾害有关的信息存储与检索系统以及其他信息技术在减灾和危机管理等方面的应用问题。HoughandSpillan(2004)认为好的危机计划包括一个危机管理的专家小组,诊断危机征兆并指导不确定问题的分析,建立了一个包含四个阶段的应对危机的知识管理体系。Wei-TsongWangandSalvatoreBelardo(2005)从知识的角度研究危机管理,认为只有掌握并有效地管理有关危机起因和影响因素的知识,企业才能真正预防危机的发生。
  二、从知识管理的视角研究企业危机管理的意义
  (一)危机管理与知识管理是企业管理的两大支柱
  知识管理和危机管理是企业可持续发展的两个车轮,知识管理决定了企业的战略问题,危机管理代表了企业的生存问题,企业金字塔就是建立在这两个活动的基础上的。知识管理做得越好,企业就越有发展潜力,更具有竞争优势,企业的权力越来越集中在知识部门和具有知识的员工身上。危机管理决定了企业的稳健性,危机管理越完善,企业就越牢固。因此,企业知识管理做得越深,对危机管理的要求也就越强烈,企业只有不断提高危机管理的水平和应用范围,才可能保证企业的稳健经营。
  (二)危机管理必须以知识管理作为支撑条件
  在某种意义上说,造成企业衰退的原因都与管理不善有关,管理不善乃是因为管理知识和技能的缺乏。所以,企业应对危机成功与否与企业掌握和运用危机管理知识的能力有密切的关系。知识管理对危机管理的支撑作用主要体现在以下3个方面。
  1.企业应对危机需要专门的危机知识管理系统
  企业可能知道一些有关危机的知识,但是这些一般只是企业自身经验的积累,一部分是通过客户关系收集到的,还有一部分是来源于企业的员工。通过建立企业危机知识的管理系统或者成立企业危机管理专家小组可以实现部分隐性知识的转化,并将显性知识存贮起来,在需要的时候提供给危机管理者。
  2.将知识及时传递给危机管理者是必要的
  危机管理者不一定具备处理危机的所有知识,但危机管理者在危机爆发的关键时刻却需要这些关于危机的知识,以便能准确制定危机处理方案,实施正确的管理对策。为此,企业必须建立一种知识传递机制,以便将这些危机管理的知识及时传递到危机管理者那里。
  3.中国企业更需要危机管理的知识积累
  中国内地企业在危机管理上往往采取的是临时应急的处理方法,但是其缺乏危机意识,缺少处理危机的经验和危机训练。就中国企业而言,当务之急是将危机知识管理理念引入到企业的管理中,培养企业的忧患意识,增强企业危机知识的积累,实现危机知识共享,关键是危机状态下危机应对知识以及相关专业知识的共享和传递。
  三、知识管理与企业危机管理的依存关系
  (一)知识的特性内含危机管理的条件
  一般来说,知识具有情境依赖性、意会性、离散性等几个方面的特征。而知识的前三个特征都与危机管理有一定的关系:危机是一种情境,在这种情境中需要知识作为智力支撑。不能应对的危机往往是企业从来都没有经历过的。在危机状态下,企业面对的是一个未知的、变化迅速的、具有迫害性的各种因素的复杂环境。在这种情况下,已有的知识不一定能解决危机状态下的各种问题,所以面对危机则需要整合方方面面的知识,从整体把握方可找到解决危机的办法。
  (二)知识缺口和知识管理欠缺导致企业危机
  从众多活生生的案例中可以看到,类似的企业面临类似的危机冲击时,有些企业安然无恙,但有些却被击垮,究其原因就是因为企业的知识储备不同,而知识储备不同是因为企业的学习能力不同。唯一可以获得持久竞争优势的途径是具备比竞争对手更快的学习能力。因此,危机处理没有一定的管理知识和相关的专业知识是不行的。而知识管理也是企业管理活动的组成部分,知识管理欠缺也会引发知识危机、人才危机乃至企业战略危机。
  (三)危机管理需要知识管理的介入
  目前一些研究者通过案例研究、定性和定量研究等方法,得出危机管理需要知识管理的介入,引入知识管理可以对危机管理产生促进作用。企业能否成功预防危机与企业运用危机管理知识的能力有密切的关系。
  (四)危机管理在一定程度上丰富知识管理的内涵
  企业危机管理是企业的领导者和经营者根据一定的理论、原则、法规,运用一定的方法对企业所能支配的人、财、物、信息等有形资产和无形资产进行合理的整合以消除危机,促进企业健康成长。而且,企业领导者及其高层管理人员往往是在危机发生后才做出重大决策的,这其实是对决策者知识、能力以及心智的极大考验,是对企业知识管理的综合考察。可见企业的危机管理本身就是一种知识化的活动,危机管理在一定程度丰富了知识管理的内涵,使知识管理的覆盖范围更加广泛也更加全面。   综上所述,目前企业发生危机的频率越来越高,不管是大型的国有企业还是一些中小型企业,都频频面临着不同方面的危机,此时进行有效的危机管理显得十分必要,所以要把危机管理融入到企业管理中去,结合企业管理中的众多的管理知识体系进行研究综合分析出一种行之有效的方法,并且最好能形成一个系统,为以后企业再次遇到危机做好了准备。我们了解到企业管理现在已经进入全球化和知识化的阶段,从深层上讲,管理就是知识在某一问题上的运用过程,危机管理就是企业内外部知识在危机问题上的应用过程。危机管理活动中的决策、计划、组织、领导、控制等职能都离不开数据、信息、知识的支持。本文在知识管理的视角下研究企业危机管理,首先解读了知识管理和危机管理的相互依存关系,从知识管理和危机管理分别作为主动因子来进行剖析,全面的诠释了两者之间的互动关系。纵观企业的发展可知,知识管理是企业发展的必然选择,而危机管理是企业存续的基本保障,所以危机管理离不开知识,而知识管理也需要危机管理去完善。
  参考文献:
  [1]储节旺,周绍森,谢阳群.企业应对危机的知识管理思想源起与意义.商业研究,2006(7):11-15.
  [2]InaIM.Managing Crises Before Happen.New York:American Management Association,2001.
  [3]MichaelB.Communicating out of a Crisis.London:Macmillan PressLtd,1998.
  [4]StevenF.Crisis Management:Planning for the Invisible.New York:American Management Association,1986:15.
  [5]MitroffII,Pearson CM.Crisis Management:Diagnostic Guidefor Improving Your Organization’s Crisis Preparedness.New York:Josses BassInc,1993:27-32.
  [6]庞丽丽.基于知识管理的企业危机管理问题研究.时代经贸,2009(1):81-82.
  [5]苏伟伦.危机管理.北京:中国纺织出版社,2000(8):191.
  [6]王满仓,佘镜怀,王伟.现代企业危机管理理论综述[J]经济学动态,2004,(3):80-83.
  [7]Wei-TsongWang,Salvatore Belardo1 Strategic Integra2tion:AKnowledge Management Approachto CrisisMan2agement[C]1Proceedings of the38thHawaii International Conferenceon System Science,2005.
  [8]ChristopheRoux-Dufort and EMManuel Meatais.BuildingCore Competenciesin Crisis Management Through Organi2zational Learning The Caseof the French Nuclear Power Producer[J]Technological ForecaatingandSocial Change,1999:113-127.
  [9]高洪深,丁娟娟.企業知识管理〔M〕1北京:清华大学出版社,2003.
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