PAEI管理角色模型
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PAEI管理角色模型
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愛迪思(Adizes)的PAEI管理角色模型是指在一個成功管理團隊中的四個關鍵角色：
- 業績創造者（Producer）
- 行政管理者（Administrator）
- 企業家（Entrepreneur）
- 整合者（Integrator）
PAEI即為上述四個角色英文首字母縮寫，PAEI模型評估與強調了在一個成功團隊中上述四個角色的作用與貢獻。 PAEI的潛在思想是沒有哪一個管理人員能夠單獨應對企業的所有挑戰。 面對今日日益複雜的世界和生存環境，任何一個企業都必須組織管理團隊來應付之。 PAEI模型並非要求所有的管理團隊都要一一設置上述四個角色， 在現實當中，管理團隊可能超過或少於這四個角色。
執行P角色關註的是短期目標，能帶來短期效益；
行政A角色關註的是短期控制，能帶來短期效率；
創新E角色關註的是長期目標，能帶來長期效益；
整合I角色關註的是長期控制，能帶來長期效率。
一個完善和理想的決策必然同時關註短期的效益、效率，和長期的效益、效率。
這四種角色解釋了為什麼企業需要組織化管理：管理者在不同環境中和崗位上，只要是正常人，身上都能扮演並體現這四種角色。但完全承擔這四角色的人，即完美的人是不存在的。一個人只能在現實中承擔並突出一到兩種角色，而其它角色必須由其互補的合作者來承擔，組織由此而來。
愛迪思(Adizes)的PAEI四大角色解釋了，企業是如何通過組織管理來制定決策的，並給出了CAPI（權威，即結合了的職權、權力和影響力），同樣也解釋了企業如何通過行政和企業文化管理來組織貫徹實施的。愛迪思的理論結合了西蒙的決策理論，描述了企業如何通過決策的制定和實施，來創造組織決策和實施的管理機制。
每一個角色的重要程度也是相對性與絕對性的統一，取決於組織環境因素，如
PAEI管理風格模型
關註點 (Focus)：過程 (Process)——結果 (Results)
步伐 (Pcae)：慢 (Slow)——快 (Fast)
方法 (Approach)：非結構型 (Unstructured)——結構型 (Structured)
視角 (Perspective)：世界 (Global)——局部 (Local)
組織當中首要的任務就是生產，生產出顧客滿意的產品滿足他們的需求，因此該角色所關註的活動是關於生產產品與提供服務。他們關註於短期目標與短期收益。
特征：
以結果為導向
努力工作且富有成效
實用主義傾向
傾向於行動而不是反思和分析
具有專業技能與知識
行政管理者側重於與和執行任務，換句話說是關註於“如何完成”，並要求其他員工遵守公司當前的政策、流程、規則和理念，他們關心的是確保組織成員的有效性和一致性。他們關註於短期控制與短期效率。
特征：
始終遵守規則與框架
註重細節
有條理
線性和邏輯地思考
保守派
努力控制別人
企業家，可以從字面上直接理解，他們代表著公司的未來。企業家通常具有冒險精神，也會採用冒險的方式來解決各種問題，並且喜歡以全球視角觀察世界。他們同組織一起在不斷變化的環境中生存，為組織提供想法。他們關註於長期目標與長期效益。
特征：
有遠見
有創造力，喜歡創新
從整體上考慮
擁抱改變
有能力鼓舞他人
有魅力
獨立的
需要思想與行動的自由
整合者的工作重點放在凝聚團隊與團隊發展，使組織保持長期的高效。他們能夠聽取他人意見並整合他們的想法，分析相互的矛盾與價值觀，在團隊中解決爭議，使人們達成一致，整合對於任何公司的有效長期運營都是必不可少的。他們關註於長期控制與長期效率。
特征：
能夠保持相互信任與尊重的氛圍
會傾聽
可以使人們團結起來，解決衝突，減輕緊張局勢
具有移情和建立人際關係的能力，且沒有過度情緒化和個人色彩的表現
合理公平，隨時提供支持
PAEI模型能夠幫助企業將不同人員合理地混合在一起，組成完美的管理團隊，從而最大化企業的價值創造，同時，幫助企業理解不同人員、不同角色的重要性與貢獻。
案例一:基於PAEI分析的集群創新體系成長階段的識別與應用[1]
創新範式在由點式創新到生態系統創新的演進過程中，集群創新體系成為提升區域競爭優勢的焦點[2]。集群創新體系的成功不僅需要剋服單個企業的創新風險，同時須規避創新體系中不同主體的協調風險和整合風險[3][4]。
許多學者從不同角度研究了規避集群創新體系在運作過程中存在的風險．但很少有研究從集群創新體系的成長周期特性上，探求集群創新體系在不同發展階段的持續發展策略，而且目前有關集群創新體系的研究主要以案例研究的形式進行，展開的定量研究還很少。用愛迪斯的PAEI工具識別與分析集群創新體系在不同生命周期的成長特性，並結合不同的發展特點，據此提出集群創新體系持續成長的發展策略。 1集群創新體系的成長階段特征及PAEI功能分析。
集群創新系統是以產業集群為基礎並結合規制安排而組成，通過正式或非正式的方式，促進知識在集群內部創造、儲存、轉移和應用的各種活動和相互關係。市場需求的滿足能力、創新體系的互動能力、學習能力和整合能力的強弱是識別創新體系成長階段和健康狀況的關鍵表徵[5][6]。從生態學視角，產業集群創新體系本來就是源自各類“生物”的群居現象，因此，用Tichv的理論將產業集群創新體系劃分為創新體系形成期、成長期、成熟期和衰退期或者再生期[7]。
(1)緊密聯繫驅動的創新體系形成期。地域上相鄰近的多個企業傾向於集聚，Autio和Kauranen指出中小廠商為了取得與其它相關產業的廠商及地區學校、研究機構之間的增效連結．而趨向於為潛在環境付出額外支出，該支出又促進集群創新體系支撐設施的發展，並增加了企業之間進行交易的可能性，而信息的易得性在企業家的推動下強化了系統的創新產出(E)[8][9]。隨著加入企業的增多，企業之間的競爭壓力和未得到滿足的市場需求推動了企業對行動功能(P)的完善。此階段，創新體系的功能由paEi逐漸轉變為PAEI型．但該階段的創新能力體現為單個企業創新能力的加總。內生的具備再生創新能力的創新體系還未形成。
(2)網路互動驅動的創新體系成長期。隨著創新體繫結構和數量的不斷完善。市場、資源和要素的競爭壓力不斷強化．不同企業間開始註重以滿足市場需要為導向的橫縱交錯的網路聯繫。縱向聯繫是創新體系的上下游企業為共同的利益，通過“乾中學”和“用中學”所強化的產業鏈條：橫向聯繫是相關企業由於競爭機制所產生的擠壓關係．並強化了創新成果的擴散和提升。Granovetter曾指出,網路體系中的關係聯結有強弱兩種，二者對績效的產生都會有很大的提升…。Burr進·步指出，結構洞是關係稠密地帶和關係稀疏地帶之間的距離，將不同地帶的結構洞聯繫起來，其結果會給原有網路帶來更大的市場價值。Philip和Mceann等在Granoetter等人的研究基礎上，指出網路模型中不同組織問的共同規則安排，如共擔風險、非正式的聯盟、相互合作的貿易伙伴等對於網路發展尤為重要[10]。
由此可見．該階段產業集群創新體系開始市場導向的系統規範協調職能．即創新體繫系統化、互動性的活動得以強化。其功能表現為PAEI。
(3)創新驅動的創新體系成熟期。經歷了成長期的創新體系已發展成為縱橫交錯、功能完善的組織結構，但集群網路互動的強路徑依賴性導致集群內部產生各種鎖定效應。格拉伯赫關於德國魯爾地區鋼鐵業集群的研究反映了由縱橫網路路徑依賴性所導致的集群鎖定效應，此時的創新體系開始註重內生創新能力的形成——集體學習。由於正式或非正式的集體學習促進了集群成員創新水平的提高．創新功能再次成為創新體系的關鍵職能。而且這種創新網路在不斷的聯結中得以強化，成員之間產生更為密切的互動，創新體系功能表現為PAEI。
(4)衰退期或者再生期。在衰退期，創新體系首先表現在創新能力和創新機制的消失。創新網路不再存在以創新為導向的學習機制．多數企業會參考其它企業的行為並由此產生模仿[11]；一些企業不願投入資源進行自主創新，而“搭便車”。並且由道德風險、機會主義等產生的網路成本日益凸現。顧客的需求也不是組織關註的重點。即執行功能P也消失了；隨著功能的不斷消失，創新體系的組成要素不斷地退出或結算，至最後，創新體系不復存在。當然。
如果在集群衰退期能及時發現功能的缺失或錯位，創新體系將可能不斷實現再生。
2集群創新體系成長階段的識別模型企業生命周期成長階段的量化識別問題．一直是理論界和實務界關註的焦點。通過測算集群創新體系不同階段的P，A，E，I數值，識別集群創新體系的發展階段。
(1)執行功能(P)的測度。集群創新體系的執行功能(P)表明瞭對市場、顧客和相關利益者的滿足程度，可以用集群創新體系某類產品銷售額占該地區該產品總銷售量的比重(SR)來衡量對市場或顧客的滿足度。同時一個創新體系規模的大小代表了該體系對相關利益者的吸引力。
可以用組織機構空間集中度來衡量。
|
組織機構空間集中度= | 集群創新體系內各類機構數/集群創新占地面積 | |
| 該地區各類機構總數/該地區總面積 |
某個創新體系的產品銷售額比率越大．空間集中度指標值CR越大，說明該集群創體系執行能力越強。
(2)行政管理職能(A)的測度。A關註的是怎麼實現創新體系的目標。當體系由創建初期成功地進入到成長期，A職能就上升到非常重要的地位，集群創新體系中要素的關聯程度、制度的規範性和有效性是A職能的主要參數。
Krugman和David B．Audretsch和MaryannP．Feldman在測算美國製造業內部關聯程度時運用了產業關聯度指數(G)[12]。
| G = | ∑ | (xi − si)2 |
| i |
式中，G為產業關聯度指數，xi為集群內就業人數占全國總就業人數的比重，si是該集群內某產業就業人數占該地區總就業人數的比重。
採用產業關聯度指數反映企業之間的橫向聯繫：採用外購外銷率反映集群創新體系中企業之間的縱向聯繫[13]。其計算公式如下：
集群內某一產業的中間企業從集群創新體系外
|
外購外銷OBS= | 購買產品與向集群外銷產品與銷售產品之和 | |
| 集群創新體系中間企業購買產品銷售產品之和 |
。
針對制度的規範性和有效性，我們採用政府政策的有效度RO(法律、稅收、產業、教育、文化等)、產業集群的管理標準化程度CM來測量。
(3)創新職能E的測度。E代表的是創新體系的創新潛能，可用創新績效和學習能力兩維指標測度。重大科學技術成果數、發明專利申請量和國外三系統(SC、EI和ISTP)收錄科技論文數往往代表了創新績效。
創新指數
。
式中，in為集群創新體系在某一時期的重大科學技術成果數、發明專利申請量和國外三系統(so、El和ISTP)的數目；eq為集群創新體系內科研機構和企業數：M為同一時期內該地區獲得的國家專利與技術發明獎勵數目：EQ為地區科研機構數和企業數[14]。
(4)整合職能I的測度。I代表的是體系目標由誰去完成，其主要作用就是營造一種相互依賴、親和的文化氛圍，形成能適應外部環境變化的柔性有機體。在測度時,可以採用文化理念的整合程度，合作理念的深度、強度和誠信水平來衡量。
三、模型的應用評估
別模型應用到濟南高新區的發展階段，通過評估，一方面可以檢驗上述識別模型的適用性，另一方面可以根據識別結果，為高新區的發展提供一些建議和對策。
1.創新體系的發展概況
濟南高新技術產業開發區以電子信息產業為主導，以軟體研發製造為核心，帶動IT產業的發展，兼顧發展生物醫葯和新材料產業。目前，區內進駐企業2100家，山東大學、山東師範大學等11所高等院校和山東省農科院等53所部、省屬科研機構進駐園區。每年可推出高水平的科技成果1 100餘項。濟南高新區正向培育和增強創新能力的集群創新體系發展。
2.發展階段的識別
目前針對生命周期的不同發展階段仍然沒有一個具體的定量數值。因此我們在利用上述評估模型進行評估時．需要與成長性很好的集群創新體系比較，利用專家打分法和相對數值測度濟南高新區的發展階段。
(1)每個指標的評語集：V = (v1v2,v3,v4,v5)=(1,2,3,4,5)分別對應於產業集群創新體系生命周期持續發展過程中理想數值的模糊子集{很差；差；較好；好；很好}。
(2)確定各個因素的權重。產業集群創新體系中各個因素對PAEI的影響程度用模糊權重向量A表示。採用AHP方法或專家評分法，由專家評價單個因素對創新體系功能要素PAEI發展的影響，每一個因素權重分配為
,且
。
為
。
(3)建立指標因素到評語集的轉換矩陣R。本研究中，評估指標分別由10位專家打分。所有專家打分的加總就構成多模糊矩陣，計算方法採用。
,其中，
=(
次數)/n,其中n為總次數。
。
。
(4)建立模糊評判矩陣
BP=(0,0.025,0.125,0.575,0.275)BA=(0.06,0.23,0.205,0.26,0.145)
BE=(0.24,0.30,0.32,0.1,0.04)BI=(0.17,0.3,0.26,0.09,0.03)
(5)模糊綜合評價向量分析。由於單功能評價結果是對被評價事物的模糊向量，需要進一步的量化處理，採用加權平均原則。根據公式
,其中,k=2,濟南高新區功能要素髮展的評價結果為：DP = 4.12,,DA = 3.26,DE = 2.27,DI = 2.23。
3.分析和結論
我們可以看出：(1)濟南高新區的發展處於生命周期成長階段。在該階段，企業的執行功能相對較強，而行政管理功能仍處於需要上升的階段，評價結果值為3.26，處於評價等級3偏上，相較於理想值5還有很大差距。
(2)在行政管理職能的評價中，有4個維度。即產業關聯度指數、外購外銷率、政府政策的有效度和產業集群的管理標準化程度，評價結果為(產業關聯度指數評價值、外購外銷率評價值、政府政策的有效度評價值和產業集群的管理標準化程度評價值)=(2.47，3.15，4.65，3.47)。可見，產業關聯度指數評價值、外購外銷率評價值取值較低，創新體系在發展過程中應該強化組織間的橫向和縱向聯繫．提升行政管理有效度水平。
(3)在集群創新體系不斷發展的過程中，不僅要註重行政職能A的強化，而且要註意創新職能的培育，為體系由成長階段向成熟階段轉移做好準備和鋪墊。創新職能是一項重要的職能．隨著組織體系A職能的成長，把E建立到體繫結構中。創新體系應該註重團隊建設：明確創新體系中供應商、競爭企業、用戶和相關企業、公共服務機構和政府的功能定位和運作機制；改善創新體系中的信息系統：形成新的激勵機制。
通過分析產業集群創新體系的發展規律及不同發展階段的PAEI特征，構建了集群創新體系發展階段的識別模型，並將這一模型應用到一具體案例(濟南高新區)。
通過該分析結果提出濟南高新區持續發展應該採取的策略。在分析的過程中，試圖用簡化的指標描述生命周期中的PAEI特征，儘管個案的分析結果具備很強的解釋和預測能力。但是該模型難免出現指標描述不夠全面的地方；而且在分析過程中，限於數據資料的可取性，沒有分產業、分地區進行。使得該分析缺乏一定的數據支持和普遍性。
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