軟性變數為主的系統動力學建模方法之研究：以某些標竿企業為例

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(1)⊕ 國立中山大學企業管理學研究所博士論文. 軟性變數為主的系統動力學建模方法之研究：以某些標竿企業為例. 研究生：許家銘撰指導教授：楊碩英博士. 中華民國九十八年二月.

(2) 謝. 詞. 本論文之完成，首先衷心感謝恩師楊碩英教授的悉心指導與鼓勵。八年以來，從文獻的探討、研究方向的選擇、觀念架構之建立、問卷之設計，以迄本文之撰寫，吾師不斷地予以指導與啟迪，更對初稿逐字斧正，使得本論文得以順利完成，師恩皓瀚，永銘五內。此外，承蒙口試老師屠益民教授、楊仁壽教授、陳加屏教授及汪維揚教授許多寶貴的建議與指正，謹致以最深的謝意。感謝扶輪社提供獎學金，給予本研究贊助，使本研究得以順利進行。 STOLL 研究室多年來所有學長姊、同學及學弟妹的提攜與照顧，以及在觀念架構、統計方法上的指導與共同討論，對論文初稿提供寶貴的意見，均有助於本論文之完成，特此一併致謝。當然，我的雙親與家人及所有親朋好友的鼓勵與支持是功不可沒的。尤其是在撰寫論文最後的日子裡，沒有他們的悉心照料與打氣，我肯定是無法撐過去的。衷心感謝他們無所求的付出。. 家銘謹識 于中山企研所 九十八年二月.

(3) 中文摘要軟性變數為主的系統動力學建模方法之研究，是相當新的研究方向，亦欠缺完整的討論，本次研究以 Luna-Reys 及 Andersen (2003) 的研究作基礎，提出四階段軟性變數建模的實作經驗回饋，主要發現如下：一、建模初期的概念化階段： (一)以品質嚴謹的學術性期刊文章為建模標的能獲得較高的建構效度，而個案研究須瞭解個案之複雜系統後，再行尋找其於學術理論中的定位。 (二)在質化編碼時即融入系統思考工具與概念，使變數間關係的連結可以環的方式展現。二、數學邏輯設定階段：本研究整理出來軟性變數的數學邏輯設定列表，可提供建模者視情況選取最佳的數學設定方式，且綜合不同方式可提高設定的信效度，如田野觀察研究法可補充並強化 Ford 及 Sterman (1998) 提出的專家建模法。三、軟性變數為主模型的測試強調行為重現，重在趨勢與實際世界相符而非數值的精準，且變數間的單位一致性尤為重要。四、模型操作階段：重在評估軟性變數建模是否可帶來任何新的洞見五、本研究中的指導建模的過程，認為可藉由不同難度之專案培養建模能力，讓建模者由簡至難的專案執行中精熟系統思考七大能力，同時強化建模能力及對世界的洞察力。本研究從相關的文獻回顧、實作過程及指導建模中，探索以軟性變數為主的系統動力學建模的方式及原則，可作為未來執行類似研究之具體參考依據，以提高建模效度及避免錯誤。. 關鍵字：系統動力學、企業建模、軟性變數建模方法. i.

(4) Abstract Exploring system dynamics methodology that deals with systems filled with mainly soft variables is a newly field. It is important to completely discuss soft variables modeling methodology of system dynamics. The simulation methodology to explore topics including lots of soft variables lacks complete discussion. According the study we suggested some principles to enhance Luna-Reys and Andersen’s (2003) suggestions: 一、During initial modeling process (一) In one side using literatures from academic journal as the modeling objectives would get the better construct consistency, in the other side case studying must completely understand the dynamic system first and position the insights in the theories. (二) When using qualification methods to explore variables relationship, exercising system thinking concept could present structure in loop format. 二、Mathematics setup list arranged from this study could help researcher finding the best way to deal with soft variables depending on situation the researchers faced. Synthesizing different way of setting up soft variables would raise the accuracy of soft variables. For one example, observation research could enhance the weakness of expert research offered by Ford and Sterman (1998). 三、During soft variables model testing, behavior reproduction emphasized on trend match and the dimension consistency between variables mattered most. 四、If implementing the model brings in new insight, the modeling process is valuable. 五、Different projects with different difficult level could help to train the modeler and to raise their abilities of system thinking, system dynamics, and insight into the real world. This study concerns soft variables modeling approach. The relative literatures review and application process could be used as reference for similar future research. Keywords: system dynamics, soft variables modeling approach ii.

(5) 目錄中文摘要............................................................I ABSTRACT...........................................................II 目錄..............................................................III 表目錄............................................................VII 圖目錄............................................................VII 第一章緒論.........................................................1 第一節研究動機與重要性 ...........................................1 第二節研究目的 ...................................................4 第三節研究架構及研究設計 .........................................6 第二章軟性變數為主的系統動力學建模方法文獻回顧.....................8 第一節探索性研究軟性變數對社會系統的影響力 .......................9 第二節軟性變數的重要性及定義 ....................................10 一、為什麼軟性變數 (soft variables)非常重要？..................10 二、軟性變數的定義.............................................12 三、我們為何以系統動力學處理軟性變數...........................14 第三節如何建構包含軟性變數的模式-四步驟建議 .....................18 一、概念化階段 (Conceptualization)：以持續放大與縮小視野 (zoom in and zoom out) 的方式確認研究議題之定位.....................20 二、數學邏輯設定階段 (Formulation)：軟性變數的設定方式.........29 三、模型測試階段：專注在行為上 (Focused on the behavior).......39 四、模型操作階段...............................................40 五、文獻回顧摘要說明：四步驟原則進行軟性變數建模...............42 第三章研究方法....................................................45 第一節軟性變數建模方法：質(系統思考) 量 (系統動力學) 化方法 .....45 一、概念模式建構：以質化與系統思考方法建構.....................45 二、系統動力學模型建構與政策實驗...............................46 第二節個案研究 ..................................................52 第四章軟性變數為主的系統動力學模型之實作..........................53 第一節概念化階段的實作過程 ......................................53 一、研究議題定位與邊界界定-用嚴謹學術研究作品以獲得較佳內在建構效度.........................................................53 二、綜合質化、系統思考 (基模) 及流率量概念來搜尋影響變數清單並連結 iii.

(6) 變數關係及找出主導環路.....................................62 第二節數學邏輯設定階段：軟性變數的設定 ..........................65 一、利用文獻設定軟性變數初始值及變數間的影響權數...............65 二、利用文獻設計以切換開關的方式設定變數的作用與否.............66 三、表/圖函數的利用-利用表、理論、變數設定及敏感性測試處理變數與變數間單位一致性問題.........................................66 四、以質化方法來設定表函數：利用田野實驗法輔助專家建模來設定表函數 ...............................................................67 五、從存率量、結構的選擇分辨變數可能的屬性.....................69 六、由競爭優勢個案 IBM 說明利用綜合方法處理「軟性變數單位一致性」的過程.......................................................69 第三節模型測試階段 ..............................................74 一、專注在行為上...............................................74 二、應用部分模型測試...........................................78 三、單位一致性測試.............................................78 第四節模型操作階段：結果評估 ....................................79 一、模擬情境測試- 以各種不同的初始值進行模型的模擬.............79 二、利用研究作品的描述進行模型的政策測試.......................79 三、提供未來研究可以延伸的方向-假設情境轉變時的模擬分析........89 第五章軟性變數建模方法的應用-探討指導建模的有效性.................92 第一節第二節第三節第四節. 概念化階段 ................................................94 數學邏輯設定階段 ..........................................97 測試階段 .................................................103. 操作階段 .................................................104 第五節指導後發現 ...............................................107 第六章結論：研究發現與限制.......................................111 第一節軟性變數建模方法的研究發現 ...............................111 一、從實作經驗中深入討論 Luna-Reyes 及 Andersen (2003) 提出的四步驟軟性變數建模過程..........................................111 二、系統動力學模型的軟性變數多寡視研究主題與人類活動的相關程度而定 ..............................................................113 三、系統動力學可以強化質化研究之不足..........................113 第二節研究限制 .................................................114 參考文獻..........................................................118 中文部分........................................................118 英文部分........................................................119 iv.

(7) 附錄 1 管理領域專家對企業運作的觀點 ...............................135 一、Collins (2002) 發現的策略優先順序.........................135 二、Handy 及 Peter Drucker 對創新的觀點 ........................136 三、從第五項修練 (Senge, 1990) 中發掘的因果關係圖示及說明如下： ..............................................................141 四、「覺醒的企業 (Conscious business)」(Kofman, 2006) 中發掘的因果關係......................................................147 五、松下幸之助與稻盛和夫的觀點................................152 六、建構管理專家對企業成長之概念模式..........................155 附錄 2 依松下幸之助經營哲學建出之模式的詳細說明...................159 附錄 3：競爭優勢的系統動力學研究..................................165 壹．競爭優勢文獻回顧..........................................165 一、競爭優勢..................................................165 二、資源基礎論及動態資源分析..................................168 三、競爭環境分析..............................................169 四、策略規劃過程..............................................169 貳．系統動力學模型............................................172 一、策略規劃流程..............................................172 二、資源創造流程..............................................175 三、競爭情境..................................................180 參．競爭優勢的研究發現........................................181 一、競爭優勢的震盪行為來自時間滯延的效果......................181 二、新一波的競爭優勢來自累積足夠程度的策略形成................181 三、新的策略意圖水準必須高於現有核心能力水準，新一波競爭優勢才會開始建立....................................................182 肆．管理意涵..................................................182 伍．關於競爭優勢的研究限制....................................182 附錄 4：卓越企業理論-中鋼個案研究.................................183 壹．卓越企業的文獻回顧........................................183 貳．中鋼的系統動力學模型......................................184 一、領導團隊相關的模組........................................185 二、鋼鐵供需模組..............................................188 三、錢流......................................................194 參．從卓越的企業-中鋼個案研究中獲得的啟示.....................200 肆．管理意涵..................................................203 伍．關於卓越企業的研究限制....................................204 v.

(8) vi.

(9) 表目錄表表表表表表表表表表表表表表表表表表表表表表表表表表. 1 軟性變數的本質................................................................................................14 2 系統思考與系統動力學(積率量概念)間差異性比較...................................16 3 系統動力學建模步驟........................................................................................19 4 “硬性”與“軟性”議題之方法論間的差異................................................22 5 策略重要層面及實際運作層面的比較............................................................29 6 以積率量 (存流量) 的概念來設定軟性變數................................................30 7 無形資源的影響方式(範例).............................................................................33 8 無形資源的衡量範例........................................................................................36 9 以簡化的方式設定數學函數............................................................................37 10 有形資源的無形屬性 (範例)........................................................................38 11 無形變數可能產生的特性輪廓.......................................................................39 12 學者關於模型率定的看法(validation)......................................................41 13 四步驟原則進行軟性變數之建模..................................................................42 14 專家觀點選取說明..........................................................................................54 15 理論建模與專家建模的比較..........................................................................61 16 策略性有餘相關變數對企業經營的影響.......................................................89 17 以個案檢驗軟性建模方式..............................................................................90 18 指導個案列表..................................................................................................93 19：軟性變數建模方法指導建模的有效性分析表..........................................105 20 建模能力的等級區分及培養方式之初探.....................................................108 21 軟性變數含蓋程度探討性研究依產業別的可能列表範例......................... 116 22 Peter Drucker 的經營理念與模式的對照.................................................138 23 五項修練編碼過程 (註：p.= page, c. = column).................................145 24 系統動力學模型 (SD Model) 如何解釋學習型組織的有效性................146 25 覺醒的企業編碼過程....................................................................................151 26 系統環路名稱................................................................................................164. 圖目錄圖圖圖圖圖圖圖. 1 研究架構及章節安排..........................................................................................6 2 不同資料的特微.................................................................................................21 3 純硬性系統到純軟性系統間特徵之比較........................................................23 4 質化研究的過程................................................................................................27 5 以敏感性分析輔助關鍵變數與系統結構之確認............................................28 6 以圖式表達表函數的設定方式........................................................................31 7 從觀察「其如何被製造出來」來取得無形變數的屬性................................33 vii.

(10) 圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖. 8 以三種排序類別區分軟性變數的數值............................................................34 9 影響企業運作之因果環路模式結構................................................................57 10 競爭優勢的系統思考環路圖..........................................................................59 11 中鋼系統動力學模型的系統思考環路簡圖...................................................60 12 IBM 成長與衰退循環(Mills and Friesen,1996) ......................................75 13 模擬的競爭優勢行為......................................................................................77 14 策略意圖變化早於核心能力的模擬圖示......................................................77 15 模型模擬之營業額 (左側) 與實際數值 (右側) 之比較 ............................78 16 從系統其他影響變數來解析競爭優勢的震盪行為成因..............................80 17 逐漸下滑的競爭優勢反映出較低策略形成(從 50%減少為 10%)的不利影響 ..............................................................................................................................82 18 領導團隊的努力程度對營業額的影響..........................................................84 19 革命性製程對中鋼的影響...............................................................................87 20 革命性產品對中鋼的影響..............................................................................87 21 提高員工工作動機以提高營業利益...............................................................88 22 圖/表函數的輸入方式.................................................................................. 114 23 不同的人認知有差異.................................................................................... 115 24 軟硬變數間的關係........................................................................................ 117 25：五項修練與策略意圖促使組織成長的理論的相關性圖示......................144 26：五項修練與內部市場模組理論的相關性圖示..........................................144 27：「覺醒的企業 (Conscious business)」與策略意圖促使組織成長的理論相關性........................................................................................................151 28 松下幸之助經營哲學(1991)的系統大圖象-主要的系統樣貌..................156 29 松下幸之助經營哲學(1991)系統大圖象的補充：財務面的調節環路.....157 30：傳統「強勢-弱勢-機會-威脅」(SWOT) 分析、資源基礎論模式及產業吸引力模式的關係 (資料來源：Barney，1991)......................................166 31 策略規劃流程流率量圖................................................................................172 32 資源創造流程流率量圖.................................................................................175 33 士氣的流率量結構........................................................................................178 34 競爭情境流率量圖.........................................................................................180 35 Collins (2001) 認為從優秀到卓越的法則..............................................184 36 領導團隊相關的流率量圖.............................................................................188 37 鋼鐵產能流率量圖.........................................................................................190 38 實際供需流率量圖.........................................................................................193 39 顧客滿意流率量圖.........................................................................................194 40 營業毛利相關流率量圖.................................................................................196 41 稅後損益相關流率量圖.................................................................................198 42 資產流率量圖.................................................................................................200 viii.

(11) 圖 43 研究中鋼個案後對 Collins 的圖提出可能之修改方向 (粗體部分) .........202. ix.

(12) 第一章緒論第一節研究動機與重要性現代企業提供產品與服務給顧客，給予股東報酬，雇用大量員工，提供員工穩定收入來源，對社會具極大的影響力，其重要性高。而有志服務社會的學者對現代企業也較具施力點，容易藉由遊說及建言去影響及改變企業的決策，進而造福社會。其他領域如公共政策等領域，利害關係人太多，利益互相衝突，即使是最高決策者，有時必須兼顧太多意見，亦難以推展其抱負。對社會有益的企業越多，其愈能成長，將對社會愈有助益，但是，對社會有益的卓越企業的運作方式為何呢？對企業家來說，如何掌握經營時效，為企業資源排出優先順序及投入數額，使企業可以不斷的成長，是一個隨著時間動態變化的量化決策問題，在不同的時間點有不同的答案，似乎沒有一定的道理，如果有某種理論或工具，可以提供企業決策者隨時間該如何作決策的指導，甚至可以如實驗室般實驗這個決策是否能導出好的績效，將可以大大提昇企業經營的效能與效率。我們相信系統動力學可以提供此種作用，因此使用系統動力學的方法來討論如何使企業運作的更好這個議題。Forrester 也認為研究企業必須建模，建模必須瞭解企業實際運作的流程。以系統動力學建立企業模式的研究中，有 Sterman (1988) 為人民航空公司 (People Express, 簡稱 PE) 建立的管理飛行模擬器、Bart 及 Henk (1996) 討論工廠配置中會遇到的問題、Oliva 及 Sterman (2001) 討論服務產業中工作超時與服務品質間的關係、Ford 探討電廠建置問題 (Ford, 2001, 2000, 1999, 1997)、Warren (2002) 探討競爭策略動態議題，這些研究大多在討論特定產業下所面臨的問題或議題，而這些問題解決是否就可以幫助其他企業成長，並不在其研究討論的範圍之內，大部分研究皆沒有同時以資訊流、實物流、錢流、人力流及設備流等社會系統中五個基本流去瞭解系統的動態行為 (Forrester, 1958)。系統動力學創始者 Forrester 為 Digital Equipment Corporation (簡稱 DEC) 建立的系統動力學模式，可以模擬出公司早期失敗、有限的成長後停滯、重覆出現幾次危機中的穩定成長、及沒有困難的成長等高科技公司的典型行為 ( Forrester, 1991a, p. 8, r. 23-25)，幫助 DEC 企業不斷創新及成長，他認為企業成長受大量軟性變數 (95%) 的影響 (Forrester, 1991a; Keough and Doman, 1992)，可惜 Forrester 並沒有把模式出版出來，而他的著作中與企業經營相關的論述，較集中在說明生產流程，對軟性變數的著墨較少。 1.

(13) 因為如何使企業運作的更好這個議題並未被全面、深入的討論，我們嘗試從目前相關的理論或觀點中尋求協助，以 Hamel 及 Prahalad (1989)、松下幸之助 (1991)、稻盛和夫 (2006)、Collins (2002)、Forrester (1958, 1965)、Handy (1994)、Drucker (1945, 1969, 1985, 1994, 2001)、Senge (1990)、Kofman (2006) 等專家學者的觀點出發，去探索可使得企業運作更好的系統動力學模型的結構，這個結構可以說明企業運作的整體樣貌，使企業家可以依據專家學者的原則去經營企業，瞭解經營企業的動態過程，如此將可以大幅提昇企業的經營績效。我們認為若能建立出一個像 Forrester 為 DEC 建置的系統動力學模型，將可以幫助企業不斷創新及成長。接著，我們嘗試探索影響企業運作較關鍵的變數，我們認為要從這些關鍵變數開始討論，才能瞭解影響企業運作的結構源由。我們分析管理領域專家的觀點，試圖尋找出影響企業運作最關鍵的因素或是結構，討論中發現影響企業運作最關鍵的因素通常是軟性變數，因為軟性變數影響企業運作的議題從未被全面、深入的討論，我們認為應該逐一對影響企業運作的關鍵因素深入探討。而在研究中發現企業家的經營哲學 (策略意圖) 是影響企業運作的最優先變數，因此從這個變數的影響力著手分析。研究中發現討論企業家的經營哲學或策略意圖必須先釐清策略意圖的理論定位。在策略領域中，策略意圖是討論企業競爭優勢的一環，因此，我們依據競爭優勢相關理論及其所內含的數學邏輯，建構出系統動力學模型，同時說明選取 IBM 個案的原因，及進行模型的基本情境模擬測試。策略管理領域認為企業要持續成長，必須取得競爭優勢，因此如何使企業產生競爭優勢。就是策略管理領域非常關心的重要議題。D’Aveni (1994) 在超優勢競爭 (hypercompetition) 一書中提到企業的競爭優勢終會被取代，必須以一連串短暫的行動累積成持久的優勢。Hamel 及 Prahalad (1989, p. 69, left column 12-26) 也認為核心能力很少能長期維持，企業要保持優勢，唯有持續強化競爭優勢或建構新的優勢。日本車廠在 70、80 年代引以為傲的低成本及高品質製造管理系統，在進入 90 年代之後，被美國車學走了，而且韓國車以更便宜的成本在國際市場上低價競爭，日本車廠在原有的優勢上仍然努力力守，但成效卻遞減了。然而日本車廠在新車設計的速度卻是一項顯著的新優勢，美國車廠約需五年左右的時間，新款車才能上市，日本車廠則降到了約三年半。因此企業目前所有的資源，即使沒有因為環境的變遷而形成劣勢，也可能因為對手努力不懈的學習而使得效用遞減，為了防止這種資源生命週期的現象發生，企業必須站在有利的優勢基礎上，繼續強化，拉大差距，而且必須深入瞭解產業未來發展的趨勢，去發掘可能的關鍵成功因素 (Key Success Factors, KSF)，針對這些 KSF 2.

(14) 調整策略，建構新的策略性資源，以克服競爭優勢難以持久的現象。我們從理論中瞭解，組織中的核心能力與競爭優勢會呈現震盪的現象 (D’Aveni, 1994)，無法長期維持在高點。核心能力的衰退意指組織必須花費更大的成本，去重新獲得核心能力，以贏取相對競爭優勢。但是若能維持比競爭對手強的核心能力，顧客將對企業有高品質的印象認知而使銷售成本下滑，因此我們對為何組織無法長期維持核心能力的現象深感好奇，試圖從系統動力學的觀點來檢視此一現象背後的動態性複雜，並從中找出高槓桿解以突破此一因境。關於競爭優勢的觀點至少分競爭環境、資源基礎論及策略規劃等觀點，並沒有統合的理論在說明其整體形成的動態性複雜。現有競爭優勢理論對影響競爭優勢的過程只有質化描述的資料，欠缺整體全面且動態的模擬分析，而無法使學習者有實際的體會，因此，本研究希望可以利用系統動力學模擬的特色，去為這個 (包含大類軟性變數的) 理論系統進行建模。我們也試圖進一步討論卓越的企業的樣貌，除了從文獻中進行探討外，並從台灣公認國營企業民營化的模範生-中國鋼鐵股份有限公司 (以下簡稱「中鋼」) 進行研究，去觀察一個很棒的 (了不起的) 企業是如何運作的。同時由前述可知，在建模過程中必須處理將理論轉換成系統動力學模型的議題，亦即必須處理如何量化理論描述中的軟性變數，及軟性變數間的關係，這表示得處理軟性變數建模的議題，我們為確保系統動力學模型具有足夠的信效度，必須針對系統動力學處理質性描述資料的「系統動力學的軟性變數建模方法」，做一深入的探討，才能保證我們對「競爭優勢行為的動態性複雜」的這類深受軟性變數影響的結構，有足夠的研究信效度。關於系統動力學界中對軟性變數的討論，Forrester (1961, p.57) 認為忽略軟性變數等於假設它沒有任何影響力，而這樣的假設必然錯誤。依照 Forrester 的說法，以人為主體的社會系統必定包含軟性與硬性兩類變數，因此我們在研究與社會(人)相關的系統時，必須同時探討軟性與硬性兩方面，否則我們所獲得的研究洞見將具有偏頗，不具一般性，在應用上更可能會產生誤導作用，而面臨績效不佳的情況。Warren 亦認為 (2002, p. 149) 缺乏無形資源 (本研究中將無氣資源視為與軟性變數同義)，可能無法嚴謹的說明企業績效產生的過程。軟性 (無形) 的議題，例如：員工士氣、產品的功能強度及投資者的支持度等，如何影響組織的績效可能非常重要 (Warren, 2002, p. 117)。大部分的管理問題，尤其在公部門，不能設定出一特定對象 (objective)，以特定方式解決之 (Checkland, 1981, p.144, row 21)，而涉及軟性的變數時，有時研究者甚至不知如何去定義真正的研究對象 (precise objectives) 3.

(15) (Kelleher, 1970; Dror, 1971; Quade, 1975)。因為不是所有的研究者對同一系統的結構及描述有相同的看法，不同的人討論某類系統時，可能提出不一樣的結構 (Checkland, 1981, p.278, r.23-26, p.279, r.1-10)。探討軟性變數的方法論本身屬於學習式的典範 (Checkland, 1979)，會持續進行修正，即在方法論的操作上，與解釋傾向的社會科學如哲學及社會學傳統相似，具有很多可平行存在的可能性，我們發現有時研究者不討論軟性變數的理由是因為它們很難被討論 (衡量)。因為上述理由，系統動力學界中有些學者認為只需使用如系統思考的工具來討論包含軟性變數的系統即可，不需使用系統動力學。但是，Homer 及 Oliva (2001) 相信系統動力學模擬比只是繪出因果關係的圖形來得好，即使在一些不確定性非常高、很難從模擬模型中推論出肯定結論的個案中，亦值得使用系統動力學。模擬模型幫助了解哪些資訊是必要的，在這一方面很有價值，能幫助推論出較肯定的結論。因此，利用系統動力學模擬的方式來測試軟性議題或為其建模是重要的，但因為軟性變數難以定義的獨特特徵，使得利用系統動力學為其建模益形困難，導致以系統動力學為軟性變數建模時的客觀性或信效度不足，使建模者更不願意模擬類似的系統。本研究將探尋以系統動力學模擬軟性變數常犯的錯誤與導致建模困難的理由，並嘗試發展一套以系統動力學模擬軟性變數的方法及原則，使後續研究者探索此類議題時，可以避免失敗並提高系統動力學模型的信效度。. 第二節研究目的系統動力學可輔助質性研究，Sterman (1985, p.118) 在建構科學革命模式時，使用 Kuhnian 的理論建模，結果顯示出模式行為主要受其內生結構的影響，因此可使用系統動力學模式來檢測理論。Wittenberg (1992, p.23) 亦認為模式的結構主要從理論中抽取出來，模式欲重現的行為及參考模式 (reference mode) 亦來自理論的因果論述，Wittenberg 只強調衡量模式是否可模擬出 Kuhnian 典範改變的現象。Wittenberg (1992) 的研究主要是認為 Sterman (1985) 的研究因為略去 Kuhnian 典範理論的若干部分，而只能稱為是科學革命，而不能代表 Kuhnian 典範改變的理論內涵，因此依 Sterman 的論述補充 Sterman 省略的部分重新建構出 Kuhnian 典範改變理論的模式。Sterman 及 Wittenberg 皆相信質化作品欠缺運作 (Operational) 的概念，而系統動力學可以補強質化研究欠缺的這個部分，利用系統動力學仿真實世界運作的特性，可以將質化研究中的變數與因果關係納入系統動力學模式中進行討論，以瞭解整體系統行為的成因，及系統中變數間互動的過程，因此，使用系統動力學 (及其軟性建模法) 是我們欲討論如「競爭優勢」這種只有質化論述因果關係且充滿軟性變數的研究議題的良好方 4.

(16) 法。但是，利用系統動力學輔助質性研究前要先討論軟性變數建模方法。 Forrester (1961, p.57) 認為忽略軟性變數等於意指它沒有任何影響力，而這樣的作法一定是錯的，社會系統的建模一定包含若干人類的影響變數，這些變數如士氣、員工滿意度大都是偏向軟性的變數，這些變數很難量化入數學模型中，加入軟性變數會使模型的信效度降低，進一步降低模型的推論及解釋能力，過去系統動力學家不重視軟性變數建模的理由即在於此。我們這個研究欲探討系統動力學中軟性變數建模的方法，即在於想幫助釐清這個部分，藉由更嚴謹的在系統動力學模型中建立軟性變數，提高包含軟性變數模型的信效度，使模型的解釋推論能力提高，而能協助質性研究作品進行整體動態的檢視變數間互動關係的情況，並且進一步利用系統動力學的幫助而使學者對理論及真實世界的運作有更進一步的瞭解。 Luna-Reys 及 Andersen (2003) 討論如何以質化技術輔助建模，和我們研究中認為的軟性變數建模方法較為相近，但主要採取文獻回顧與整理，沒有以實際個案的建模進行說明，也沒有討論若模型包含大量軟性變數時，各個階段的建模方法該如何執行，而且也沒有明白解釋在各階段採取不同的質化研究技術可能面臨的問題，及不同情境下最佳的質化技術為何，Luna-Reys 及 Andersen (2003) 亦認為可將數篇實際採用質化技術建模的作品一併討論，如此將可更深入的釐清使用質化技術建模的時機及情境，而使後繼建模者從中汲取經驗與教訓、節省時間與人力等成本。本研究將就研究過程中執行軟性變數建模方法討論「競爭優勢行為的變化過程」及中鋼個案的實作經驗，並配合從另外三個研究作品：動機面探討晉級考試下學生的努力行為-採質化與系統動力學模擬之研究 (許家銘及胡國強，2005)、課堂上學生不良行為與老師反應間關係之探討 (許家銘 b，2005) 及組織變革之過程 (Sastry, 1997) 來討論「軟性變數建模方法」，嘗試為 Luna-Reys 及 Andersen (2003) 的研究進行更深入的探討，希望去分析這些研究執行時採用質化研究的方式、經驗及時機，而能使 Luna-Reys 及 Andersen (2003) 對建模四個階段採用質化技術的方式及時機有更深入的瞭解，然後提出研究成果，以建模四個階段分別說明在實際執行研究中該採取的動作及注意的重點，使後續研究者可以依本研究對軟性變數建模的建議，更快速無誤的執行研究及產出貢獻。關於「競爭優勢的動態性複雜」模型的聚合焦點 (aggregation level) 將放在企業層級，到 2007 年為止查閱相關的文獻，以公認研究品質較高的社會科學引用文獻索引資料庫 (Social Sciences Citation Index, SSCI) 裡列示的期刊進行調查，發現目前策略領域探討競爭優勢的理論分成競爭環境、資源基礎論及策略意圖等觀點，缺乏整合性理論解釋競爭優勢的整體影響過程，競爭優勢的系統動力學模型亦未建立。本研究的目的即在建立一個競爭優勢的系統動力學模型以研究企業競爭優勢行為的變化過程，研究方法將以質化研究的紮根理論及系統思考 5.

(17) 的概念，剖析相關理論中競爭優勢行為的變化過程，繪製出目前理論描述之因果關係，並以最能描繪動態現象的系統動力學建立模型，以模擬、分析競爭優勢的整體動態性複雜的過程。另外，針對卓越企業這個課題，我們亦將進行深入的研究，並與「競爭優勢的變化過程」進行參照，去瞭解卓越企業的內部各種流程結構的運作及互動方式。因此，我們主要在研究「軟性變數為主的系統動力學建模方法」，另外在研究過程中以某些標竿企業為例時，選用 IBM 探討「競爭優勢的變化過程」及選用中鋼討論「卓越企業」這幾個議題後，亦將產生貢獻 (此部分因與主題關係較少，故整理於附錄 3 及附錄 4)。. 第三節研究架構及研究設計本次研究的架構及章節安排如圖 1 所示，將於第一章說明研究動機、重要性及目的，於第二章說明研究過程中涉及到的相關文獻回顧及整理，依第一章確認的研究目的，於第三章決定將採取的研究方法，第四章則詳細說明軟性變數為主的系統動力學建模的實作研究過程，第五章進行指導建模後的反思，並於第六章說明研究貢獻及研究限制。第四章的實作結果將與第二章的文獻回顧對話，找出實作對現行文獻的貢獻，再加上第五章的指導建模的結果後，共同針對本次的研究問題，提出此次研究後的發現。. 研究動機、重要性、目的(第一章) 文獻回顧(第二章) 研究方法(第三章). 軟性變數為主的系統動力學模型實作 (第四章) 軟性變數建模方法的應用-探討指導建模的有效性 (第五章) 研究貢獻及研究限制(第六章). 圖 1 研究架構及章節安排. 6.

(18) 實際的研究執行策略參考 Luna-Reys 及 Andersen (2003) 提出的蒐集、分析質化資料來建置系統動力學模型的四個步驟來執行。第一步模式概念化階段，採取 Luna-Reys 及 Andersen (2003) 建議的質化研究紮根理論技術來進行概念化階段的二個行動- 問題發掘與邊界範圍確認及變數間關係的確認，參考 Sastry (1997) 使用組織變革理論作為建模參考模式 (reference mode) 之作法，利用現有的理論抽取變數間的因果關係，可以使模型中的內在建構效度較佳。第二步數學邏輯設定階段，依本研究整理出來的 7 種數學邏輯設定方式，及 Luna-Reys 及 Andersen (2003) 提出使用質化研究中的紮根理論等技術，來為系統動力學模型中的軟性變數設定參數及數學函數，此部分將在論文的第四章中進行說明。第三步模型測試階段，使用 Luna-Reys 及 Andersen (2003) 提出的質化研究中紮根理論等質化研究技術所蒐集到的資料，來檢驗模型的信效度，本研究亦整理出來一般學者認為針對軟性變數建模時，最重要測試方式為單位一致性測試及行為趨勢測試，因此於本階段執行這兩種測試，此部分將在論文的第四章中進行說明。第四步模型操作階段，使用 Luna-Reys 及 Andersen (2003) 提出的質化研究中的紮根理論等質化研究技術所蒐集到的資料，來比較模型模擬對實際個案及理論可能產生的、過去尚未注意的創新及貢獻。本研究亦整理出來一般學者針對建模貢獻的觀點，主要為：研究成果是否對理論有突破及找到新的、重要的資訊，更完整說明系統行為的衍化過程。我們亦依這些觀點來探討這次研究過程中對競爭優勢理論的貢獻，並同時使用系統思考因果回饋環路圖來解釋系統動力學數學模擬模型，同時反思我們此次建模過程中，與 Luna-Reys 及 Andersen (2003) 建議的建模方式的異同，並提出我們的經驗來深入補充說明 Luna-Reys 及 Andersen (2003) 不足之處，為軟性變數建模方法做出貢獻，使未來的研究者採用相似研究策略時，可以更有效率及降低成本，此部分將在論文的第六章中進行說明。. 7.

(19) 第二章軟性變數為主的系統動力學建模方法文獻回顧本章首先回顧過去研究中對軟性變數建模的作法，以解決我們以系統動力學探討軟性變數為主的系統時，勢必觸碰軟性變數建模的問題，希望以較嚴謹的建模過程，以提高為軟性變數建模的模型信效度。 Forrester (1958, p. 37, left column 1-5) 認為以系統動力學的觀點來看，社會系統中存在五種基本的流 (flow)，即資訊流、實物流、錢流、人力流及設備資材流 (或加上訂單流成為六種流)，這五種流彼此的互動影響是社會系統動態行為產生的理由，這五種流的互動會增強彼此的影響力，並造成改變及波動，可作為預測的依據，用以預判不同的決策、政策、組織型態、及投資選擇可能產生的結果。缺乏對資訊流的覺察，管理者只能在昂貴的犯錯中學到直覺式的判斷能力。管理的任務即在描述資訊、實物、人力、現金、資本設備這五種流之間的互動關係，以追求更高的生活水準、最佳的員工穩定、更多的股東報酬及更適當 (通常是更多的) 的成功主管的薪酬。因此廣義地說，管理的目標與法律、醫藥及工程專業都一樣，都在提昇公眾的利益，並藉由瞭解這五種流的互動以瞭解形成企業成敗的因由。由此可知，系統動力學可以將企業功能綜合起來，當作一個整體的系統來檢視，我們可以同時瞭解廣告的效益、市場的動態行為、公司的政策、與科技改變之間互動下，對公司經營績效的影響，這個特色使治理公司之人材的訓練可以更加快速。模擬企業行為表示我們得建立一個包含描述企業運作及相關假設的模型，電腦模擬可以產生各種行為結果變化圖，例如：財務表現、人力增減、產品運送等等。在模擬過程中，可以測試不同的管理政策及市場假設下，對公司績效的影響。很多系統都涉及軟性變數，討論標竿企業時更是如此。為軟性變數建模一向是系統動力學中較困難的部分，詳細的整理出軟性變數建模的過程，將是本研究的最大貢獻。本節就軟性變數建模相關的方法及課題將作深入的文獻回顧，主要的重點有三，一是嘗試瞭解軟性 (soft) 變數對社會系統的影響力，以進一步瞭解軟性變數如何影響企業經營。其次，分析軟性與硬性 (hard) 變數涉及的議題間的異同，釐清軟性變數建模方法的設計策略。其三，是希望可以瞭解如何以系統動力學，為一個富含軟性變數的系統建立出具有可信度的數學模擬模型。其後章節中，也嘗試依照我們提供的方法去建置以軟性變數為主的系統動力學模型，使讀者更清楚的瞭解我們採取的方法、過程及步驟，這將是一個包含著非常多問題需解決的、非常挑戰的工作，屬於探索性研究的範圍。. 8.

(20) 第一節探索性研究軟性變數對社會系統的影響力本次研究或可稱之為以系統動力學的觀點，進行一系列軟性變數與硬性 (hard) 變數之間差異性研究的開端，此部分將在本節稍後進行說明。 Forrester 及相關學者皆認為軟性變數在系統動力學有非常重要的影響力，必須在模型中予以討論。中山大學楊碩英教授認為經營企業需要有一個規範性 (normative)、指導性 (guiding) 或較上層的政策 (upriver policy) 來指導企業家如何經營企業，如果企業能有一個較明確的經營指導原則，就愈能幫助企業家成功地經營企業。Senge (1990) 在第五項修練一書中介紹的系統基模 (archetype) 即是執行這種概念的具體方法，Senge 以系統思考為社會系統建構出多個基本因果回饋環路，例如，以“成長與投資不足基模”說明如何造成人民航空公司的興衰，企業家可以依據這個基模進行企業策略的擬定，使企業發展的更好。Forrester 認為因果回饋環路實際上是從人們的心智模式中整理出來的，用系統思考的概念表徵成因果回饋環路的形式，用以說明人們對系統的認知。並認為因果回饋環路代表的結構會主導系統中人們的行為模式，人的行為將會深受結構的影響，例如在獨佔結構市場中的廠商一定會很自然的訂出最利己的價格一樣 (Sterman, 2000)。由此可知其實像“成長與投資不足基模”或本研究欲建立的競爭優勢行為，其實深受系統中人的心智模式，或人對系統的認知所影響，此心智模式或認知其實多為軟性變數所組成，我們亦可稱企業系統深受軟性變數所影響，故軟性變數性質之瞭解在本研究中將具有高度的重要性。若欲探討標竿企業的行為，依前述概念，必須先瞭解構成此動態結構背後的心智模式，參考現有理論的觀點，以其想法建構動態的模型，將是一個很好的研究開端。通常系統動力學專家都會使用質化研究的技巧，來發掘理論的動態假設，據此以建立系統動力學模型。質化研究強調：研究者主觀的看法實際上會影響研究的結果，研究者在搜集資料或解譯資料等等，都會受其認知影響，尤其在研究過程中若研究對象意識到自身正處於被研究的狀況，研究對象的反應通常會不同一般，不管是研究者自身背景影響其對資訊的認知，或研究對象行為被扭曲，實際上，研究者與研究對象都很難作客觀的分割，而完全不對彼此產生影響。當建模者在意識形態採取特定立場時 (許家銘，2004，第 2 頁，第 8 頁，第 3 行)，會使得模型建構滲入建模者個人因素的影響。然而科學強調可驗證性，我們在建製模型的過程中將紀錄整個研究過程，如此將可提供其他研究者重覆驗證的依據及機會，此一作法可融入更多研究者的意見，進而規避個人因素影響研究結果之機會，而能符合科學的精神。. 9.

(21) 第二節軟性變數的重要性及定義本研究嘗試瞭解當模型中軟性變數佔比較多時，因缺乏實際數量化的數值來驗證模型的結果，模型的信效度將比不上能以數值來驗證的純硬性變數建模的模型，因此如何建立出一個具有信效度的、以軟性變數為主的模型，將是一個相當具有挑戰性的議題。研究中發現以質化研究及系統思考的概念，建立一個概念模式，先瞭解研究對象系統整體的因果回饋環路 (大圖象)，再使用此因果回饋環路解釋系統動力學模型的政策測試結果，進而提出建議與研究洞見，這個過程可以為研究議題帶來更多的新見，以上詳細的內容將在後續章節說明。楊碩英教授認為經史合參融入建模過程中很重要，意指研究需與過去理論 (多用經典模型來參考)、歷史數據進行比對，強化研究新見與過去理論之間的關聯，提高研究新見本身之說服力，本研究亦在研究中強調以現有的實務個案為依據，以避免研究落入空想欠缺實務支持。我們希望以上述的想法，把與研究議題相關的所有軟性變數建模方式找出，進行歸類，找出軟性變數建模的原則，並將軟性變數建模方式應用來研究競爭優勢行為，使軟性變數建模方式及此一動態模型互為參照，互作證明，模型可支持建模方式之可行性，建模方式亦可便利模型建出之可能，這兩者綜合之效果將使我們瞭解動態的競爭優勢行為之大圖象，可如擅畫漫畫的漫畫家，將政治人物的特徵在其漫畫人物中充分展現，而使讀者一看立知所畫人物，發出會心一笑，其重點即在於突顯漫畫人物的某個重要特徵 (例如李登輝-台灣前總統的下巴)，即使畫作不全然寫實，有若干部分不盡相像，他人亦能一看即明。以下各節將就軟性變數的重要性、軟性變數的定義 (特徵)及我們為何以系統動力學處理軟性變數之相關的文獻進行說明。一、為什麼軟性變數 (soft variables)非常重要？ Forrester (1961, p.57) 認為忽略軟性變數等於假設它沒有任何影響力，而這樣的假設一定是錯的。依 Forrester 的說法，以人為主體的社會系統必定同時包含軟性與硬性兩類變數，因此我們在研究與社會 (人) 相關的系統時，必須同時討論軟性與硬性這兩方面，否則我們所獲得的研究洞見將具有偏頗，不具一般性，應用上更可能產生誤導作用，導致結果不如預期。Warren 亦認為 (2002, p. 149) 缺乏無形資源 (在此與軟性變數同義)，可能無法嚴謹的說明企業績效產生的過程。軟性變數，例如：員工士氣、產品的功能強度及投資者的支持度等，如何影響組織的績效可能非常重要 (Warren, 2002, p. 117)。 Sterman (2002, p. 522-523) 針對此進行深入的補充如下: 10.

(22) 當研究者確認軟性變數在模型中具有重要性，就必須將它納入模型之中進行考量… 當我們因為數量化資料的缺乏，而忽略由許多變數組成的某一結構，而結構又被認為是重要的，這樣的作法實際上是不科學的、也是不實際的，與其忽略之，不如以研究者所能擁有的資訊進行判斷去粗略估計其數值。因為沒有量化資料而忽略某個概念，等於是在窄化模型的應用範圍，讓模擬結果產生偏誤，會導致政策出現抗拒 (policy resistance) 的情況… 我們必須對不確定之假設進行模擬結果之敏感性分析- 不管我們是以判斷式或統計式的方式進行變數之數值估計… 當量化資訊充足時，要使用適當的統計方法來估計參數值，使模型可以模擬出與歷史相符的行為模式。而我們從人們心智模式中整理出來的資料與變數關係，常會以經驗論斷因果 (causal empiricism)，產生混亂的程式設定 (muddled formulations) 及導致錯誤的結論 (erroneous conclusions)，此時得使用嚴格定義的架構 (不是翻成構念喔?) (constructs)，藉以衡量這些變數的數值 (與關係)… 最重要的是，我們不能總是表示資料可取得性非我們可以主導，或其在我們的專案或研究範圍之外，我們必須探詢為何系統動力學模型中發現是重要的概念，在現實世界中卻沒有被具體地衡量，這或許是因為沒有人認為它重要…或 (根本是) 我們的認識過於狹窄。人類的創造力是非常大的，只要我們認為是重要的概念，人總是有辦法找方法去衡量它。今日，很多軟性變數如：顧客對品質的認知、員工的忠誠度、投資人的樂觀程度 (optimism)、及政治價值都被例行性地以內容分析、調查、(conjoint analysis) 等工具加以衡量 (quantified) … 當然，所有的衡量方式都不完美，衡量軟性變數的尺度 (metrics) 一直被重新修改，就如同衡量硬性變數一般。量化 (quantification) 總是能在探討問題的結構及動態時，產生重要的洞見，而且一個建模專案的重要貢獻是去幫客戶發現軟性變數的重要性，及開始去衡量與說明過去忽略的軟性變數及相關概念… 11.

(23) 由上述可知，Sterman 的觀點亦認同軟性變數的重要性，強調我們必須將其納入系統動力學模型中討論，並盡量使用量化或質化工具去衡量它，同時評估軟性變數可能對模型產生的影響… Checkland (1981, p. 145, r.5 ~ p.146, r.13; Checkland, 1970; Mingers, 1980) 認為以科學的思考方式處理人類事務時，須瞭解人性的複雜性，未來的發現總會不斷取代過去的結論，否則將是不科學 (anti-technology) 的。即使現行衡量軟性變數的方式不夠好，會在未來被更好的衡量方式取代，我們仍須努力去衡量軟性變數，假如軟性變數 (例如：不可見之資源、愉快的社交環境…等) 不能與實際的結果直接關聯，我們須試著去探詢並衡量這些軟性變數的量化數值，使其能與其他的“硬性”變數進行關聯，如此將更能有效解釋模型產生的模擬結果 (Saraceno, 1994)。很多學者亦持相同的觀點，Nuthman (1994) 及 Coyle (2000) 認為系統動力學可作為策略思考的工具，因此對“軟性變數”的影響力就必須思考進去，如：顧客滿意度對新訂單增加的影響力。Warren (2002, p. 118) 認為軟性因素對績效的高低有重要的影響力，影響方式如下：重要的績效指標主要受有形的資源 (變數) 所影響。建置及維持這些有形資源在一定水準以上，是惟一改變未來績效的方式。無形資源的主要為影響「公司取得及維繫這些有形變數的能力」。從以上文獻之回饋，我們對軟性變數的重要性有以下的結論： (一) 任何系統皆包含某種程度的軟性變數(議題)。 (二) 軟性(人類)變數(事務)必須與科技(硬性)變數(議題)一起討論。在確認了軟性變數具重要性後，延伸性的問題即是到底軟性變數的重要性程度為何？是否有重要到需要去討論，軟性變數在不同系統中是否具有不同的重要性？這是未來可以再深入研究的議題，可以將受軟性變數影響最深的系統跟影響最少的系統之間進行區分，相關的處理方式會在以下章節進行描述。二、軟性變數的定義什麼是構成軟性變數的元素？軟性變數與硬性變數(在系統動力學模型中) 的差異性為何？在之前章節中，我們確認軟性變數的重要性，同時我們發現有時研究者不討論軟性變數的理由，是因為它們很難被討論(衡量)。這個章節，我們 12.

(24) 試圖整理軟性變數難以被衡量或討論的理由，這將從我們對軟性變數定義的釐清開始。大部分的管理問題，尤其在公部門，不能以特定(硬性問題)解決方式處理，即不能設定出一特定對象 (objective)，以特定方式解決之 (Checkland, 1981, p.144, r.21)，而涉及軟性變數的問題時，有時研究者甚至不知如何去定義真正的研究對象 (precise objectives) (Kelleher, 1970; Dror, 1971; Quade, 1975)。因為不是所有的研究者對同一系統的結構及描述有相同的看法，不同的人討論某類系統時，可能提出不一樣的結構 (Checkland, 1981, p.278, r.23-26, p.279, r.1-10)。軟性變數(組成的系統)的方法論可以歸類成學習式的典範，軟性變數的方法論會因為不斷的學習而愈來愈好 (Checkland, 1979)，它會持續的被修正。軟性變數的方法論，與具有詮釋傾向的社會科學相似，例如：哲學及社會學傳統，它們都具有很多可平行存在的可能性。本研究中，我們認為無形變數與軟性變數具有高度的相似性，Warren (2002, p.119-120) 在討論無形變數的特色時，即很能說明軟性變數的性質，其說法如下： (一)無形 (軟性) 變數水準的改變極耗時間，例如要改變汽車使用者對汽車品質的認知。 (二)無形 (軟性) 變數可以被快速的破壞，例如 IKEA 床卡死嬰兒對 IKEA 商譽的影響。 (三)無形 (軟性) 變數在特殊個案中具有保健因子的效果，例如航空安全對航空公司是必要的，一旦缺乏亦即對公司商譽造成極大的負面影響。 (四)無形 (軟性) 變數的傷害對有形資源有重大的影響，例如網路科技股的泡沫化，即是投資者對此種股票信心喪失所致。軟性變數 (系統) 方法論中，認為社會實體的本質是社會過程中永續改變的結果 (Checkland, 1981, p. 283, l.r.3~p.284. r.4)。表 1 整理出軟性變數(議題)的幾個本質及其描述，總合來說，我們認為系統中的軟性變數，泛指只要變數的本質涉及很難清楚定義研究對象、難以結構化及不同的人會有不同的描述 (衡量) 方式，這類變數即是我們所定義的軟性變數。. 13.

(25) 表 1 軟性變數的本質. 定義. 描述. 參考文獻. 屬於軟性導向的在方法論上的意含 Checkland, 議題 - 對“公共政策”的系統分析(Quade, 1975) 1981, p. 141 - 政策科學(policy sciences) (Lasswell and Lerner, 1951; Dror, 1968, 1971) - Churchman (1968)曾進行對制定大眾政策的方法論之回顧(Hoos, 1972, 1976)。 - 犯罪公平(控制)(criminal justice (control))、國家資訊處理 (state information handling)、廢棄管理 (waste management)、大眾運輸系統 (mass transportation、transit)、溝通 (communications)、教育、社區發展 (neighborhood development) (Kelleher, 1970) 很難清楚定義研 Dror, 1971 究對象. Checkland, 1981, p. 145. 軟性、難以結構 Checkland, 1981, p. 146, r. 17 化的問題硬性系統思考應 Hoos, 1972, 1976 用在軟性議題上有限制不同的人對此系是一個學習的過程、心智的過程統會有不同的描述方式. Checkland, 1981, p. 279, from r.11~p.280, r.12.. 三、我們為何以系統動力學處理軟性變數在前述章節中已討論過為什麼用系統動力學模擬的方式來測試軟性議題或為其建模是重要的，但因為軟性變數有其獨特的特徵，會使得利用系統動力學為軟性變數建模益形困難，導致以系統動力學為軟性變數建模時的客觀性或信效度不足，使建模者不願意模擬類似的系統。不只有系統動力學在處理軟性與硬性變數混合的系統時遭遇困難，在系統工程中也常用有問題的方法去量化軟性變數。 (McLucas, 2003, p.11, 註 1)。以下我們將來檢視以系統動力學模擬軟性變數常會犯那些錯誤，即導致建模困難的理由為何，並討論我們仍建議以模擬的方式 14.

(26) 處理的理由。 (一) 模擬時常犯的錯誤建模者常以猜測的方式處理軟性變數，並以偽代數形式 (pseudo-algebraic expressions) 人工地設定軟性變數，使模型或模擬結果產生建模者期望的結果 (McLucas, 2003, p.2)。Svensson (2002, p.9)也說：. 判斷型參數估計 (judgemental parameters estimates) 本身的不確定性可能很高 (Sterman, 2000)，其所組成之模型的模擬結果可能不確定性也很高。有時我們會以相對程度來衡量軟性變數的數值，例如以 0 代表完全沒有影響力，以 1 代表擁有非常大的影響力，但是 Coyle (2000, p. 359-360, soft variables paragraph)認為當我們以 0.5 的程度來表達變數數值的相對程度時，往往包含了太多的意義在其中，Nutthman (1994)稱此種現象為“似是而非的無意義 (plausible nonsense)”。 (二) 動態模擬可產生更多的洞見-是只有質化方法 (或系統思考) 所不能及的系統動力學模型除了組成模型的變數大多數為可量化的變數時，模擬結果可以很精確之外，當模型大多為軟性變數所組成時，就難以力求非常正確的行為曲線，只能觀察指標變數的變化形態。系統動力學獨特的地方在於其存量的影響力非常重要，因為運用系統動力學非常複雜，我們先比較系統動力學與系統思考的差異點，來分析何種情況下較適合使用系統動力學，它的優勢是什麼，及什麼時候不需用它(殺雞用牛刀)，可以單純應用系統思考來解決問題，這些整理於表 2。由次頁表 2 整理可知，使用質化方法圖示，能幫助來描述一個問題的現況，及形成問題的可能因果關係及因應對策，但是 Homer 及 Oliva (2001) 相信模擬比只是繪出因果關係的圖形來得好，即使在一些不確定性非常高、很難從模擬模型中推論出肯定的結論之個案中，模擬模型在指出那些資訊具必要性上，能提供價值，能幫助推論出較肯定的結論。模擬模型可產生之附加價值促使我們相信使用系統動力學進行分析是有價值的，只要我們認為模擬能產生重要性，且時間及預算是許可的。 McLucas (2003, p.1) 則認為“模擬之挑戰是包含軟性變數的影響力，並能產生有意義、可信賴及可重覆驗證的結果”，我們必須深入了解軟性變數的角色及影響力。系統動力學亦能因具有軟性變數 (McLucas 稱作無形資產 intangible 15.

(27) assets register) 而提昇其效用 (McLucas, 2003, p.4)。Sveiby、Linard 及 Dvorsky (2002) 亦強調軟性變數 (他們亦稱作無形資產,intangible assets register) 對系統動力學的助益，亦主張軟性變數有必要納入系統動力學模型中。 Lane (1991, p.69, c.2, r.2-17; Ford and Sterman, 1998) 從另一方面強調系統動力學是聯結並呈現團隊成員想法的便利工具，因為軟性變數涉及的議題，很難清楚定義系統中的關鍵對象，而且問題的結構性低，不同的人對同一現象有不同的描述方式，此時，我們能利用系統動力學含容不同意見的能力，去處理軟性變數涉及的議題，當不同學者對同一變數或同一議題有不同的觀點時，我們可以利用系統動力學建構之模擬模型作為政策實驗的平台，理性的討論及實驗不同學者的想法及不同的情境條件下，合理的處置對策為何，此時動態模型比質化模式優異處至少有二： 1. 將贊成與反對雙方的意見都納進模型中進行模擬，或許是不同情境的模擬，不同的系統結構之認知或不同的變數數值之設定等。 2. 發現系統底層 (可進行模擬及結果回饋) 的動態結構，並促使贊成與反對雙方都認同此一結構。. 表 2 系統思考與系統動力學(積率量概念)間差異性比較方法論. 系統動力學(即以積率量概念進行模擬). 系統思考. 差異點圖示能力以量化的方式，實際圖示出行為演變的過只能提供粗略的行為型態程之說明依使用者 * 直接從流的概念，以數學邏輯的方式來 * 適合缺乏數理邏輯背景或客戶的解析系統結構，與描述系統現象，可量的模者。能力而定化變數並觀察其行為演化過程。 * 發掘關鍵變數、變數間 * 將關鍵變數關聯構成之因果回饋環路關聯，可以搭配質化的圖，以積率量概念建構出量化模型。方式描述出軟性變數間的關係。 * 當使用者具擁相當程度之數理背景時，直接以系統動力學背後依據之數理方程 * 適合與使用者在初期進式進行討論，能避免使用者對量化圖形行討論，以釐清變數間產生之原因感到困感，這能使使用者更的因果關係，尤其當使相信系統動力學模型的模擬結果。用者亦缺乏數理背景. 16.

(28) 方法論. 系統動力學(即以積率量概念進行模擬). 系統思考. 差異點時，非常方便於建模者與之討論。能壓縮時間模擬(很快速的模擬出長期的行為)。可利用表函數將偏軟性的變數予以量化。當可獲得量化資料時，利用適當的統計方法去估計參數，以強化模型重現歷史行為的能力是重要的。嚴謹的定義結構，利用最適當的方法去衡量變數數值大小，是處理經驗法則(只知其然不知其所以然)、混亂的 (muddled)公式設定及錯誤的結構時的良好對策，這些都是建模者在釐清人們對系統的心智模式認知時常犯的錯誤(Sterman, 2002, p. 522-523)。當我們因為數量化資料的缺乏，而忽略由許多變數組成的某一結構，而結構又被認為是重要的，這樣的作法實際上是不科學的、也是不實際的，與其忽略之，不如以研究者所能擁有的資訊進行判斷去粗略估計其數值。因為沒有量化資料而忽略某個概念，等於是在窄化模型的應用範圍，讓模擬結果產生偏誤，會導致政策出現不一致(policy resistance)的情況 (Sterman, 2002, p. 522-523)。量化常會為構成問題的結構或其動態帶來重要的洞見，通常，一個建模專案的最大效益是幫助客戶發現軟性變數的重要性，並開始進行衡量的動作。(Sterman, 2002, p. 522-523). 模擬在辨識何種資訊重要是有價值的，能使模擬的結果更具信效度 (Homer and Oliva, 2001) Lane (1991, p.69, c.2, r.2-17; Ford 17. 快速瞭解研究議題之整體系統圖象(例如畫漫畫時，只要將政治人物的特徵表達出來即可令旁人立刻意會所指為誰-這時太詳細的細節反而不重要。 Homer and Oliva (2001) 相信以質性方法圖示有助於描述一個問題的現況，其相關的變數間因果關係及探索可能的對策。軟性變數往往難以衡量(Checkland, 1981, p.144, r.21; Kelleher, 1970; Dror, 1971; Quade, 1975; Checkland, 1981, p.278, r.23-26, p.279, r.1-10; Checkland, 1981, p. 283, l.r.3~p.284. r.4; McLucas, 2003, p.11, note ix; Svensson 2002, p.9;. Sterman, 2000; Coyle, 2000, p. 359-360; Nutthman, 1994)..

(29) 方法論. 系統動力學(即以積率量概念進行模擬). 系統思考. 差異點 and Sterman, 1998) 認為系統動力學可以作為將所有團隊成員的想法攤出來的工具。因為軟性議題很難去定義其討論對象，低度結構性問題會被不同的人佐以不同的描述，我們能以系統動力學聯結不同意見的能力去處理軟性議題，當不同的學者對相同的變數或議題有不同的看法時，我們能使用系統動力學建構出來的模型，作為理性討論的實驗室，在其上測試不同情境版本或不同學者見解的模擬結果系統動力學可以為質化研究增加價值. 因為軟性議題有其獨特的特徵，故使用系統思考可以明瞭研究議題的主導系統結構 (Checkland, 1981, p.190-191) 注意力放在行為上 (Svesson,2002;. Checkland, 1993; Svensson, 2002, p.9) 以排序的方式來處理 (Svensson, 2002, p.9). 第三節如何建構包含軟性變數的模式-四步驟建議以上討論完使用系統動力學模擬軟性變數的理由，本節嘗試說明系統動力學納入軟性變數的可行作法。Graham (1980) 認為模擬軟性變數是一個非常特殊的議題，本節我們嘗試將系統動力學納含軟性變數的現存作法進行列示、分類與描述，以發掘建模者可依尋之建模方式，能更容易地去納含各種軟性變數。過去系統動力學與軟性變數相關的研究包含：Forrester (1994) 將系統動力學與系統思考及軟性作業研究 (soft operational research，簡稱 Soft OR) 作整合，Collins 及 Waller (1994) 嘗試描述如何利用軟性資料建製正式的模型，Svensson (2002, p.20) 認為軟性變數的數值不重要 (不須太強調軟性變數數值的正確性)，McLucas (2001, p.314-349) 亦進行類似的研究，並建議建立一個無形資產的列示表 (intangible assets register) 且在系統動力學中納含這些無形變數。Ford 及 Sterman (1998) 提出一個評估變數的方法 (enunciated a method for estimating variables)，並認為此方法亦可用來評估軟性變數，這個方法包含篩選及取得研究對象系統中最有經驗的專家的共識，此技術將是德非法的變形 (variation of the Delphi technique, Brown, et al. 1969)。Lane (1994) 將軟性操作研究 (soft operational research) 的概念作轉換，以輔助改善系統動力學的建模過程。McLucas (2003)提出的方法論改善建議中，認為可 18.

(30) 以合併系統思考、research intocausality analysis、多指標決策分析(multiple criteria decision analysis) 及系統動力學建模等方法，進行整合式的研究。 Warren (2002, p. 149) 認為最重要的元素必須被處理到，可以下列步驟來進行： 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.. 辨別間接的資源：可從企業關係人 (利害人) 去詢問。描繪出結構及時序相關的資訊 (隨著時間變化的資訊)。說明間接因子間的關係。辨別資源的屬性。描繪出屬性的結構及時序相關的資訊(隨著時間變化的資訊)。說明屬性及資源間的關係。調整核心結構包括重要屬性及資源。. 其中，McLucas (2003) 的研究與我們的研究取向較為類似，本研究亦嘗試將所有可輔助系統動力學納含軟性變數的作法作整合。另外，Luna-Reyes 及 Andersen (2003) 將系統動力學家認為的建模階段整理出來，如表 3 所示，他們採用 Raners (1980) 的四個階段來說明各個階段該採用何種質化研究技術來輔助建模，Luna-Reys 及 Andersen (2003) 為建模過程的每個階段提出蒐集與分析質性資料的技術與工具，但是他們也承認這個研究是探索性的討論，仍有不少可再強化的部分，如：可分析實作研究後提出實際建模中的最適實務技術與使用情境、或實際使用這些技術後的建議評估；系統動力學在粹取受訪者心智模式時，可創造一些方法來粹取資料，以便更適合將資料用於建模；比較幾個採用相同質化技術的研究，從中發覺相同及相異處。Luna-Reys 及 Andersen (2003) 的研究主要採取文獻回顧與整理，沒有以實際個案的建模進行說明，也沒有討論若模型包含大量軟性變數時，各個階段的建模方法該如何執行，而且也沒有明白解釋在各階段採取不同的質化研究技術可能面臨的問題，及不同情境下最佳的質化技術為何，本研究亦將探討上述課題如何突破。表 3 系統動力學建模步驟. 資料來源：Luna-Reyes 及 Andersen (2003) 19.

(31) 本研究針對 Luna-Reyes 及 Andersen (2003) 的研究進行更深入討論，故亦依 Luna-Reyes 及 Andersen (2003) 的作法，採用 Randers (1980) 提出的建模四個步驟，用來說明實際執行研究中如何使用質化技術輔助系統動力學建立包含大量軟性變數的模擬模型，我們將從實作中發現更有效益的方式來處理這個問題。各個步驟簡述如下： 1. 概念化階段 (Conceptualization)：包含問題發掘及動態假設的確認 (1)如何界定影響研究問題之系統範圍(邊界)。 (2)如何發掘系統結構中的關鍵變數名單，即如何找出對系統影響力最大的變數，以系統思考的觀點來說，預期以在環路中運作、即內生的變數其具有最多的影響力 (權重)。 2. 數學邏輯設定階段 (Formulation)：將前點找出之變數因果關係，以數學邏輯重作表達，以使質性的因果描述轉換成量化的數學模型，以便進行行為之模擬。 3. 模型測試階段 (testing)：測試模擬模型的信效度。 4. 模型操作階段 (Implementation)：衡量包含軟性變數在內之系統動力學模型的附加價值或提高之效益的程度。文獻中，與四個步驟有關的相關說法分別整理如下：一、概念化階段 (Conceptualization)：以持續放大與縮小視野 (zoom in and zoom out) 的方式確認研究議題之定位在確認包含軟性變數之議題上，第一步要做的是考量究竟該討論多大的範圍，要包含多少的變數，這個方面，首先我們檢視建置含軟性變數的方法在初步行動時，做了那些與純硬性模式 (純粹建置易量化-硬性變數模型時) 不同的事。其次，我們釐清採取系統動力學觀點時所強調的作法，我們認為作法與研究議題的性質相關；同時，我們也討論軟性變數影響的最大系統範圍。接著，本研究提出以質化方法分析心智模式以界定研究問題之範疇，並討論包含軟性變數之模型該具備大多的系統邊界較合適。最後本研究提出以流 (flow) 的概念輔助建構包含軟性變數之系統動力學模型，並討論其對模型之系統邊界確認的影響。 (一)研究軟性變數 (議題) 的方法論之本質 Forrester (1980) 區辨出三種建構模型結構與決策原則所必需的資料，其分別為：數量化 (numerical)、文字 (written) 及心智 (mental) 資料，數量及文字資料偏向硬性資料，心智資料有時類似進行情境分析，偏軟性，是最重要、 20.

(32) 最豐富、也最難量化的偏軟性的資料 (Sterman, 2000, p. 853)，Checkland (1993) 亦比較硬性及軟性兩種不同的系統思考。硬軟資料的區分可以圖 2 作更清楚的比較。全為硬性資料訪談稿或二手資料可被觀察到、確定的、較少爭議及廣被認同的對世界的理解紀錄. 全為軟性資料. 想像式的；置入建模者、系統成員或有智慧的專家認為似是重要的變數進行情境分析不可見的、不確定的、爭議較多及不同人認知差異大的資訊研究過程可能產生的貢獻較大圖 2 不同資料的特微. 對研究者來說，要建構模型，必須從蒐集最重要及最困難之心智資料著手，其次，我們必須瞭解用何種方法來有效的蒐集資料，這種方法與一般研究方法間有何異同，其異同討論紀錄於表 4，可用以瞭解研究“硬性”與“軟性”變數之方法論間的差異 (Checkland, 1981, p.190, l.r. 3~p.191)。由表 4 分析可以瞭解，適用分析軟性變數之方法因研究對象 (軟性變數) 的特性而有所不同，但是其討論的是常見的研究問題，反而對現實問題之解決較有效益，故反而是我們更須重視的議題，其以質化方法進行研究將更合適，此將在以下章節討論。另外 Senge (1990) 提出的系統基模 (system archetypes) 可對複雜動態系統提出一個粗略之圖示，以提昇研究者對此系統之直覺與瞭解，此種對系統之直覺式認識，即是 Drucker 等知名學者能對複雜的企業經營系統提出高明建言的主因，但是他們沒有使用系統動力學的方法，卻可以在腦中自行模擬出未來可能的行為變化過程，這表示他們對系統本質有深入的瞭解。而對吾人來說，用系統動力學或系統思考可以達致相同的效果，因此強化吾人此等能力，將有助於提昇對世界 (富含軟性變數) 之應對能耐，而我們亦將利用系統思考此一方法輔助建模，過程將在後面章節論述。. 21.