老K市场一波三折的IT历险

　　20年前，这是一个家喻户晓的名字，百年老店Kmart，或者翻译成“老K市场”——因为它遍布全球的2100家连锁店的每家大门上，都挂一个大大的字母“K”。在哈佛商学院的企业案例汇编里，“老K”也是引人注目的案例之一。可惜，出于完全不同的理由，哈佛教案注意到的，是老K数次危机、几乎倒闭、侥幸复苏的历史。又可惜，如此历经磨难的老K，居然在2002年1月22日破产了。老K获得了其拖欠的20亿美元债务的债权人财团的许可后，在对芝加哥破产法庭提起的美国地区老K集团破产重组报告书里宣布要于2003年获得新生、卷土重来。阿门，上帝保佑老K重生。
　　毫无疑问，老K破产前的最后一任董事局主席兼首席执行官康纳威（Charles Conaway）先生对破产负有最高责任。但康纳威于2000年5月应聘，到2002年1月老K破产，不到两年时间，即便以他“个性刚烈”的名声，恐怕也无法在这么短时间内把这堆冰冻三尺、积重难返的170亿美元账面资产盘活。在讨论“细节”时，我们将看到，比这笔账资产更重要的，是22万名老K员工的工作习惯和思维方式。
　　华尔街至今记得，2000年结束的时候，老K以其总销售额370亿美元、亏损2.44亿美元的纪录载入史册。同期，它的竞争者，现在美国第二大连锁市场“靶标连锁”（Target Stores），以几乎同样的总销售额369亿美元、纯利13亿美元的纪录，成为华尔街分析师们质疑“老K”经理层能力的最大证据。如果把美国第一大连锁市场“沃马特”（Wal－Mart Stores）当做对照，差异可就更大了。因为2000年沃马特总销售额已经高达1900亿美元，纯利63亿美元。又例如，对零售业利润至关重要的“库存周转次数”指标，在沃马特是每年7.3次，在靶标连锁是每年6.3次，而在老K则是每年3.6次。
　　在经营规模上，沃马特1990年才刚刚追上“老K”——后者销售额为323亿美元，前者是326亿美元。其后的十年里，扣除通胀因素，沃马特的真实销售额增长了4.5倍半，而按照1990年不变价格计算，老K的真实销售额在2000年缩减为276亿美元。今天，华尔街分析师告诉我们：沃马特一个季度的盈利额，老K要挣扎21年，才挣得同样的利润。要知道，沃马特的库存周转速度折算成营运指标，相当于在每1美元销售额里提出2美分，作为把新商品补充到货架上的费用，而老K则需要支付每1美元销售额的10美分来补充自己的货架。仅此一项费用的节约，就使得沃马特能够以比老K市场的价格低3％的价格出售同样的商品。
　　由于库存积压，老K市场营业收入的18％都耗费在这样三项“开支”上了：（1）丢失和损耗的商品价值，占总销售收入的2.5％——因为管理人员难以为大批积压商品找到安全的仓库；（2）清仓销售的损失，占总销售收入的6.1％— —因为积压时间太久，只要商品的销售价格不低于单位商品的仓储成本，清仓销售就合算；（3）不得不接受竞争对手发起的“价格战”所导致的损失，占总销售收入的9.5％— —零售业的价格竞争最为激烈，由于商品大众化和标准化，商家几乎没有“非价格竞争”的途径。
　　难怪零售业人士都说，若从统计指标上度量老K与沃马特的差距，只要看库存周转次数就足够了。为了提高库存周转次数，老K在七年里换了六个CIO（信息技术首席执行官），以致现在老K市场的这一职位无人敢来应聘。谁愿意往职业“坟墓”里走呢？
　　那么，是哪些因素阻碍着老K利用信息技术来提高营运效率呢？在康纳威制订的挽救老K方案里，开支最大的一项是2000年10月与“i2 Technology”签订的初期费用5000万美元的软件购买合同，此外，还有和其他几家软件公司签订的合同。商业软件公司“i2”曾经是华尔街的宠儿，它承诺为老K建立全套ERM和CRM系统。与思科（Cisco）的系统类似，这套企业资源和客户关系管理系统，总称“CFPR”（collaborative planning，forecasting，and replenishment program），将把老K及其供应链条上的主要厂商连为一体。由IBM研制的“实时销售跟踪系统”（point－of－sale systems）负责把每家K市场的每台出纳机的光笔所记录的每笔交易，都通过卫星通道实时汇总到供货计划中心。然后，加密数据被输送到另外一家软件公司“JDA”的服务器，租用该公司的大规模计算机测算出例如未来18个月内老K市场里摆放着的3万多种主要商品的需求预测和供给方案。
　　根据这些预测，由“Symbol Technology”公司负责研制的另一庞大软件“库存跟踪系统”将给出所有这些商品在未来18个月内库存需求的测算。根据各个老K市场出纳机的销售数据，再加上每家K市场所在社区的人口、收入、未来发展、公共开支等方面的数据，JDA公司还负责测算老K的几万种商品里面哪些品种最适合配送给哪一社区的老K市场销售。根据以上全部预测数据，由“i2”研制的“供应链计划与管理系统”将向老K供应链上的各个厂商发出此刻预测的未来18个月内的数万种商品的预订单。最后，根据这些订单，由“Manugistics”公司研制的制造业专用“运输计划系统”负责为老K供应链维持和实时优化这几万种商品的“物流”。
　　从目前披露的大量材料看，老K以信息技术改造营运体系失败的主要原因大致有二：其一，由“i2”研制的系统，在运营时出现了大量的与既有运营系统的“配套”问题。例如，以往老K基层经理们从来不当回事的微不足道的数据误差，对这套高精尖的“科学”计算体系而言，立刻成了足以让系统瘫痪的“重大事故”。又例如，在测算未来需求时，最让经理们困惑和恼火的，不是数据问题，而是计算体系对服务器存储量的需求扩张的速度。熟悉优化理论的读者不难想像，对几万个商品种类18个月内在全球地理范围内的配置的最优算法将要求多么巨大的计算能力和数据存储量。要知道，几万种商品的每一种、18个月时期的每一个时段、全球地理范围的每一个地点，都单独构成计算机寻优的参数空间的一个维度。换句话说，如果以每个月为一个时段，如果把全球范围按照老K连锁店的数目划分为2200个地点，那么3万种商品沿时间和空间的最优配置需要在11.88亿个维度构成的参数空间里寻优。注意，这一计算还没有包括对参数空间本身加以离散化和为达到满意的计算精确度所必须成倍增加的维度。
　　导致老K失败的第二个原因，或许更加关键，是基层经理们对待新系统的消极态度。卡尔森（David Carlson）是六位被老K解雇的信息技术主管当中的第一位，1985年进入老K市场，1994年被解雇，任职期间最长。他对记者说：“公司雇员陷入了这样一种习惯，他们只关心推销整批商品而不询问这些商品中哪些最畅销和最赚钱。即便信息技术部编制了最现代的计算软件，销售经理们也不屑一顾。”
　　凡用过任何新软件的人都知道，个人购买软件的费用，价格再高也不过几百美元，而为使用和发挥这套软件全部功能所支付的时间和配套设施，至少是软件购买费用的三倍。这也是经济学家们对软件TOC（total ownership cost，“产权所有者的总成本”）通常的框算方法。为减少把“i2”软件体系按照老K的需要“量身定制”的费用，老K专门雇佣了芝加哥的一家ERM咨询公司，该公司常年保持100名以上雇员在老K市场里工作，这当然是老K为改革所支付的另一笔巨大费用。新系统量身定制成本的另一个主要部分——“学习时间”，则必须由雇员自己承担。但雇员们对新软件的运用缺乏积极性，因为首先，他们需要支付大量时间来学习这些软件。其次，更加关键的是，他们必须改变以往形成的工作习惯以适应新软件带来的工作方式。
　　也因此，尽管同一家“i2”技术公司研制的软件系统，曾经为IBM和Dell带来了显著的效率改善，它却受到例如Nike这类客户的公开责备。“耐克”声称，这套CFPR体系为“耐克”造成了至少上亿美元的销售损失。或许耐克的责备有失公允，因为耐克从来没有像Dell和IBM那样在实时生产和服务方面下功夫。一位长期从事供应链系统研发的副总裁说：没有一家公司可以简单地从一套成功运行的“表格”就扩展到整个公司的真实业务上去。为什么？因为你必须在雇员们身上积累足够多的“know－how”（关于“如何是”的知识）。默会知识的积累需要假以时日，今天，老K市场预测系统的精确程度已经比2001年刚运行时提高了36％，但专家们认为，要达到康纳威改革方案的目标，尚须两年时间。
　　大量如老K连锁超市这样的案例研究告诉我们，任何生产组织的效率改善都要求四个方面的配套改革：（1）工作习惯的改变，这主要是COO（首席运营主管）的职责；（2）生产技术的改变，对老K而言，这主要是CIO的职责；（3）生产组织结构的改变，对大部分企业而言，这主要是CEO的职责；（4）所有这些改变需要时间，并且由于需要时间，改革还必须有配套的现金流和资本市场运作方案，后者主要是CFO的职责。
　　如在“引言”里介绍过的，近年的产业组织研究表明，新技术、组织形态、劳动技能，这三者之间存在强烈的互补性。这一互补性所导致的“牵一发而动全身”的性质是如此强烈，以致许多学者认为现代企业的效率改革具有“全改或完全不改”的特征。
　　作为对这一节和“引言”叙事的补充，我想告诉读者，虽然我用了大量篇幅来论证“知识隐藏在细节里”，我还应当论证但没有篇幅来论证的观点是：一方面，知识首先是关于细节的知识；另一方面，任意两项知识之间的互补性可以产生第三项知识，它比生成它的那两项知识更抽象，更广泛，更远离细节。人类头脑在漫长的演化过程中学会了从这类更抽象的知识来把握事物的细节，这是一种对世界的功能主义的态度——为了我们自己的生存和我们物种的延续，我们无须理解每件事物的内部结构和细节，我们只需知道每件事物对我们的功用就够了。而事物的功能，与一切“如何是”的知识一样，是可以通过积累足够经验来把握的。
　　事实上，如果我们把人类知识略加分类，例如，按照罗素的看法分为三类：科学知识、神学知识、哲学知识，其中哲学知识覆盖了介于科学和神学之间的广大领域。那么，我们很容易看到，哲学，恰好建立在科学家与神学家对各自领域的“细节”把握的基础上。最具私人性的细节，是宗教和审美感受。最具客观性的细节，是科学观察。凡不属于这两类的认知，都可以是哲学性的感受，即从细节的外部对事物的把握。一位游客走进香港街头的饮品店，他或许完全不知道茶和咖啡的“细节”，但这不妨碍他告诉店小二“来碗冰镇咖啡”，或者“给我一杯龙井茶”。此处需要知道“细节”的，是店家，不是客家。在这一意义上，用英语说，这位客家被认为有“关于茶和咖啡的哲学”（his philosophy about tea and coffee），虽然他可以完全不懂得关于茶和咖啡的“技术”——细节。
　　显然，对经济发展和物质财富的增长来说，细节里的知识比大而化之的哲学重要得多。还用英语说，叫做“万金油式的技术压根儿就不是技术”（a jack of all is not at all）。日常生活的经济学于是告诉我们：如果在生产技术、企业组织、劳动技能这三者间存在强烈互补性的话，那么我们应当能够观察到企业股票的价值伴随着企业产品的技术含量（通常以人均固定资产占有量度量）、企业组织的横向扩张（通常以管理层人均产出水平度量）以及企业员工的教育水平（通常以研究开发投入水平，员工教育程度和其它人力资本指标度量），随这三者的变动而发生波动。
　　如上节所说，“默会知识”，或者关于“如何是”的知识，在现代生产过程中变得日益重要。并且由于知识之间的强烈互补性，物质资本、人力资本、企业制度变革（制度性知识），这三者必须“全改或完全不改”。这意味着在同一行业内部的激烈竞争中，企业要么死守传统生产方式，要么担着极高的风险跳跃到新生产方式。注意，这两种类型的企业都可能以最小成本生产同类商品，因此都可以在激烈竞争中生存。而那些在保守与改革之间徘徊的企业，例如老K连锁超市，对不起，它们会被市场淘汰，因为它们将以高于竞争价格的成本生产同类商品。
　　于是，我们应当能够观察到生产同类商品的激烈竞争着的企业按照十分不同的组织形态被划分为例如“横向管理”的和“纵向管理”的两大类，或者按照十分不同的生产技术划分为例如“信息技术密集”的和“水泥人工密集”的两大类，或者按照其它的方式分类。总之，这一现象在统计上被称为同一行业内的企业样本的“集群化”（clustering）。研究者首先尝试从不同角度（组织形态、技术类型、劳动类型、法律类型、社区类型、文化类型、地理类型……）把样本按照类型划分为“集群”。然后寻找可以刻画各个集群特征的参数组，即参数组的取值敏感地依赖于样本所属的集群。最后，把参数组纳入更大的模型框架，与其它模型参数相互作用，为现象提供解释。
　　在下面一节里，我将讲述股票市场研究者们发现的，足以揭示上述知识互补性和企业内部强烈互补作用的三类因素之间的动态关系的故事。更重要的发现是：这些晚近的研究表明，判断一个经济是否为“知识经济”的统计指标，可以直接从资本市场的各种指标中产生出来。它们当中最重要的指标，“无形资产占总资产的比重”，在我马上就要介绍给读者的霍尔教授2001年发表的一篇论文里，被证明了可以当做我们判断一个经济是不是“知识经济”的特征指标。■
　　（待续）　夏丽川/插图