管理研究方法

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出版者:上海人民出版社
作者:孙国强
出品人:
页数:367
译者:
出版时间:2007-7
价格:36.00元
装帧:
isbn号码:9787208070783
丛书系列:
图书标签:
  • 管理
  • 科学
  • 硕士教材
  • 管理学
  • 研究方法
  • 社会科学
  • 学术研究
  • 数据分析
  • 定量研究
  • 定性研究
  • 文献综述
  • 研究设计
  • 科学研究
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具体描述

《管理研究方法》就是要为这些问题寻求答案,有助于研究生在宏观层面上把握研究方法自身的发展历史与趋势、特点和局限性,掌握规范的研究方法,使管理研究能与国际接轨。随着我国管理类研究生数量的迅速增长,研究生学位论文的质量越来越成为了大家关注的焦点。管理类研究生的学位论文应该写什么?应当如何做?其中最关键的问题是研究方法问题。

《跨文化管理实践与挑战:全球化背景下的本土化策略》 内容提要 在全球化浪潮日益汹涌的今天,跨国企业面临着前所未有的复杂性和不确定性。传统的“一刀切”管理模式在面对不同文化、法律和市场环境时显得力不从心。本书深入剖析了跨文化管理的核心议题,旨在为管理者提供一套系统化、可操作的框架,以应对全球化运营中的深层挑战,并构建具有文化适应性的竞争优势。 本书结构清晰,从宏观的文化维度理论入手,逐步深入到微观的企业实践层面。我们聚焦于文化差异如何渗透到组织结构、领导力风格、人力资源管理乃至市场营销策略的方方面面。全书不仅停留在理论阐述,更基于大量的案例研究和第一手企业访谈数据,呈现出真实世界中跨文化互动的复杂图景。 第一部分:跨文化环境的认知与解析 第一章:全球化语境下的管理范式重塑 本章首先界定了“跨文化管理”的内涵及其在当前全球商业生态中的战略地位。我们探讨了技术进步(如数字化转型和远程协作)如何加速了文化间的接触与摩擦。重点分析了不同管理哲学(如西方理性主义与东方整体主义)在全球资源配置中的冲突与融合趋势。本章提出,有效的跨文化管理不再是简单地“理解差异”,而是要构建一个“动态适应”的组织心智模型。 第二章:理解文化的深层结构:理论模型的应用与局限 我们将详细梳理并应用主流的跨文化理论模型,包括霍夫斯泰德的六维度模型、特朗普纳尔的文化螺旋、以及沙因的组织文化三层次理论。然而,本书强调,这些经典模型是理解文化差异的“地图”,而非“实际地形”。我们将批判性地探讨这些模型在快速变迁的全球市场中的局限性,尤其是在处理代际差异和全球城市文化圈等新型文化现象时的不足。本章将引入“情境敏感性”的概念,强调理论必须与具体情境相结合。 第三章:文化冲突的识别与管理:从冲突到协同 文化差异是管理实践中冲突的常见根源。本章细致区分了功能性冲突(有助于创新)和破坏性冲突(损害绩效)。我们研究了沟通障碍(高语境与低语境文化)、决策模式(集体主义与个人主义)以及时间观念(线性时间与弹性时间)在跨国项目中的具体表现。章节的核心在于提供一套识别早期冲突信号的诊断工具,并提出“中介型沟通策略”——即在跨文化团队中建立一套共同接受的“第三文化”沟通规则。 第二部分:组织职能的跨文化重构 第四章:领导力与组织结构:适应性的层级设计 领导力在不同文化中的期望值差异巨大。本章探讨了权威认知(如对集权与分权的接受度)、变革驱动力以及情感表达在跨文化领导力中的作用。我们分析了“仆人式领导”在儒家文化圈的应用挑战,以及“交易型领导”在需要高度信任关系的团队中的局限性。此外,本章还探讨了如何设计具有文化包容性的组织结构,特别是针对矩阵式结构在不同文化中可能出现的职责模糊问题,提出了“弹性授权模型”。 第五章:人力资源管理的全球化挑战:招聘、激励与绩效评估 人力资源是跨文化管理中最具挑战性的领域之一。本章涵盖了全球招聘中的公平性问题,例如如何在不同国家评估潜在员工的“文化契合度”。在激励方面,我们研究了物质激励(奖金、股权)与非物质激励(认可、职业发展)在不同文化中的相对有效性。绩效评估是文化冲突的高发区:如何平衡客观指标与主观反馈,特别是在强调“面子”或避免直接批评的文化中,提供了详细的反馈技巧与系统设计方案。 第六章:跨文化营销与消费者行为:本土化创新的力量 成功的跨国企业无不擅长“全球思维,本土行动”。本章聚焦于文化如何塑造消费者的感知、偏好和购买决策。我们将分析品牌故事的文化转译问题,以及产品设计(如颜色、符号的意义)必须遵循的文化禁忌。重点案例分析了社交媒体时代下,品牌信息在全球范围内的病毒式传播与局部抵制现象,并提出了“文化借用”(Cultural Borrowing)与“文化创造”(Cultural Invention)的平衡点。 第三部分:战略实施与能力构建 第七章:跨文化谈判与冲突解决:建立互信的艺术 谈判是跨国合作的基石。本章将谈判过程分解为准备、互动和收尾三个阶段,并深入分析了不同文化背景下的谈判风格(如直接对抗型与间接试探型)。我们强调了非语言沟通(肢体语言、沉默的含义)在建立互信中的关键作用。本章提供了一套系统化的谈判准备清单,特别关注了法律框架和道德标准的跨文化差异。 第八章:全球团队的虚拟协作与知识共享 随着远程和混合工作模式的常态化,虚拟跨文化团队的有效管理成为核心竞争力。本章探讨了时间差、技术接入不平等和远程信任缺失对团队协作的影响。我们提出了“虚拟文化契约”的构建方法,用于规范团队成员间的互动预期。此外,还讨论了如何设计知识管理系统,确保技术文档和隐性知识能够在不同文化背景的员工间顺畅流动和转化。 第九章:文化智能(CQ)的培养与组织发展 本书的最终目标是构建具备高文化适应性(CQ)的组织。本章将CQ解构为认知、动机、行为和元认知四个维度,并提供了针对性的训练方法,例如通过角色扮演、文化沉浸和跨职能轮岗来提升管理者的CQ。在组织层面,本章探讨了如何通过“双元组织”(Ambidextrous Organization)设计,使企业能够在保持全球标准化的同时,实现对当地市场的敏锐响应,最终实现可持续的全球绩效提升。 结论:从文化适应到文化创新 本书总结道,未来的全球管理不再是文化间的妥协,而是文化间的融合与创新。成功的跨国企业将是那些能够将不同文化中的最佳实践提炼出来,形成独特的、高效的“组织文化DNA”的企业。本书旨在为有志于在全球舞台上取得卓越成就的管理精英们,提供一把理解复杂性、驾驭差异性的钥匙。

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读后感

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用户评价

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不得不说,这本书的写作风格非常独特,它没有采用那种高高在上的理论说教方式,而是像一位循循善诱的导师,将复杂的学术概念分解,并用生活化的语言和贴切的例子进行解释。例如,在讲解“研究报告的撰写”时,作者不仅仅是罗列了报告的结构,还详细指导了如何在每个部分体现研究的严谨性和逻辑性,以及如何用清晰、简洁的语言来呈现研究结果,让非专业读者也能理解。 我尤其被书中关于“研究方法的选择”的讨论所吸引。作者并没有简单地告诉你“哪个方法最好”,而是强调了“合适”的重要性。他详细分析了定性研究、定量研究以及混合研究方法的各自优势和局限,并提供了一个决策框架,帮助读者根据研究目标、资源限制以及研究对象的特性来选择最恰当的研究方法。这让我明白,研究不是为了炫技,而是为了有效地解决问题。

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在阅读《管理研究方法》的过程中,我最受启发的部分之一是对定性研究的深入探讨。我一直认为,许多管理问题往往触及人性的复杂性和情境的微妙性,是纯粹的数字分析难以完全捕捉的。这本书恰恰满足了我的这一需求。作者详细介绍了访谈、焦点小组、案例研究等多种定性研究方法,并不仅仅是介绍“是什么”,更重要的是“如何做”。他从如何设计访谈提纲、如何进行有效的访谈,到如何对访谈记录进行编码和分析,都提供了非常具体和实用的指导。 我印象深刻的是书中关于“理论敏感性”的讨论,这是一种在数据收集和分析过程中保持开放心态、不断与理论对话的能力。这让我明白,定性研究并非随意的“闲聊”,而是一个高度结构化且充满洞察力的过程。通过阅读案例,我看到了如何通过深度访谈揭示企业内部沟通不畅的深层原因,或者如何通过案例研究理解某个创新产品为何能在特定文化环境中获得成功。这些鲜活的例子让我对定性研究的价值有了全新的认识,也更加理解了其在探索性研究和理论建构中的重要作用。

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刚拿到这本《管理研究方法》的时候,我抱着一种既期待又有些忐忑的心情。期待的是,我一直对如何系统地分析和解决管理问题充满兴趣,希望能从中找到一套科学的工具箱;而忐忑则源于对“方法”二字的天然敬畏,担心它会像许多教科书一样,枯燥乏味,充斥着晦涩难懂的理论和复杂的公式。然而,随着我深入阅读,我发现这种担心完全是多余的。作者以一种非常引人入胜的方式,将复杂的概念娓娓道来,仿佛是一位经验丰富的导师,循循善诱地引导着我一步步走进管理研究的殿堂。 我尤其欣赏书中对研究设计部分的阐述。它并没有简单地罗列各种研究方法,而是深入剖析了每种方法背后的逻辑和适用场景。例如,在讨论定量研究时,作者详细解释了如何从一个模糊的商业问题提炼出可检验的假设,以及如何选择合适的抽样技术来确保研究结果的代表性。他用了很多生动的案例,比如对某个新兴市场消费者行为的研究,或者对企业绩效影响因素的分析,让我能够清晰地看到这些方法在实际应用中的威力。更重要的是,书中强调了研究的严谨性和伦理规范,这让我意识到,好的研究不仅仅是为了得出结论,更是为了对社会和实践负责。

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《管理研究方法》这本书的价值,不仅仅在于它所传授的知识,更在于它所塑造的思维方式。它让我学会了如何用一种更加批判性和系统性的视角去看待管理问题。以往我可能更倾向于依赖直觉和个人经验,而这本书则教会了我如何去搜集证据、分析数据、并在此基础上做出明智的判断。 我特别欣赏书中关于“因果关系的研究”部分的阐述。作者详细介绍了如何识别和检验因果关系,避免混淆相关性和因果性。他讨论了准实验设计、时间序列分析等方法,并用生动的案例说明了如何控制混杂因素,从而更准确地把握管理行动与结果之间的真实联系。这对我理解企业成功的驱动因素、评估营销活动的效果等都有着深远的意义。

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这本书给我最直观的感受是,它并非一本“照本宣科”的理论书籍,而是充满着实操性的指导。作者在讲解每一个研究步骤时,都像是在为我“演示”如何操作。比如,在讨论文献回顾时,他不仅仅是说要“查阅相关文献”,而是详细介绍了如何构建有效的搜索策略,如何筛选高质量的学术资源,以及如何批判性地评估文献的观点和方法。 我特别喜欢书中关于“研究伦理”的章节。在如今信息爆炸的时代,如何保护研究对象的信息安全、如何避免研究偏见、以及如何诚实地报告研究结果,这些都是至关重要的。作者用清晰的语言和贴切的例子,解释了在研究过程中可能遇到的各种伦理困境,并提供了相应的解决方案。这让我意识到,作为一名未来的管理者或研究者,不仅要有解决问题的能力,更要有负责任的态度,而这本书正是培养这种态度的绝佳教材。

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读完《管理研究方法》,我最大的感受是,它不仅仅是一本书,更像是一位经验丰富的研究者和实践者,在与我进行一场深入的对话。作者的写作风格非常平易近人,将那些看似高深莫测的研究方法,用通俗易懂的语言和生动形象的例子呈现出来,让我这个初学者也能轻松理解。 我尤其喜欢书中关于“研究假设的提出与检验”这一章节的讲解。作者非常细致地剖析了如何从理论和实践中提炼出有意义的假设,以及如何设计严谨的实证研究来检验这些假设。他强调了假设的清晰性、可证伪性和逻辑性,并通过大量的案例展示了不同类型的假设以及相应的检验方法。这让我明白了,科学研究的核心在于不断地提出问题、检验问题、解决问题,而这个过程需要严谨的逻辑和扎实的证据。

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这本书给我带来的一个重要改变,是对“管理”这个词有了更深的理解。我过去可能更多地从直观感受出发,而这本书让我明白,真正的管理决策和问题的解决,需要基于严谨的证据和系统性的分析。作者在开篇就强调了研究方法的科学性和重要性,这让我认识到,任何一项管理实践,如果缺乏科学的研究支撑,都可能只是“碰运气”或“经验主义”。 书中关于“变量的测量与操作化”的章节,对我来说尤为重要。如何将抽象的管理概念,如“领导力”、“员工满意度”或“组织文化”,转化为可测量、可操作的指标,是进行实证研究的关键。作者提供了非常实用的指导,包括如何选择合适的量表、如何进行信效度检验,以及如何避免测量误差。这些内容不仅有助于我进行学术研究,也对我在实际工作中如何设计有效的绩效评估体系、如何衡量员工的学习效果等方面提供了宝贵的启示。

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我发现这本书的结构非常清晰,逻辑严谨,非常适合系统学习。它从研究的起源——如何提出一个好的研究问题开始,一直到如何撰写研究报告,每一个环节都衔接得非常自然。例如,在探讨“研究问题的界定”时,作者强调了问题的可行性、创新性和相关性,并提供了很多方法来帮助读者缩小范围,聚焦于一个真正值得研究的课题。 随后,关于“研究设计”的部分,作者详细阐述了不同研究范式(如实证主义、解释主义等)下的研究思路,以及定性、定量和混合研究方法的优势与局限。这让我对如何根据研究目的选择最合适的研究方法有了更深刻的理解。书中穿插的大量案例研究,更是将理论与实践紧密结合,让我能够更直观地感受到不同研究方法的应用效果,也为我未来的研究提供了丰富的灵感。

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《管理研究方法》这本书为我打开了一个全新的视角,让我看到管理实践背后隐藏的科学逻辑。在阅读过程中,我常常会有“原来是这样!”的恍然大悟之感。书中对“文献回顾”的讲解,让我明白这不是简单的“搜集资料”,而是要进行批判性的梳理和整合,要发现现有研究的空白和不足,从而为自己的研究找到切入点。 我印象最深刻的是,作者在讲解“抽样技术”时,不仅仅介绍了概率抽样和非概率抽样,更重要的是阐述了不同抽样方法对研究结果的影响,以及如何根据研究目的来选择最合适的抽样方式。他用生动的比喻,比如“盲人摸象”来形容不恰当的抽样可能带来的偏差,让我深刻理解了抽样在研究中的关键作用,以及其对研究结果可信度的影响。这本书让我意识到,严谨的研究,从最基础的抽样开始,就充满了智慧和挑战。

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《管理研究方法》这本书在数据分析的章节给了我极大的帮助。我一直认为,再好的研究设计,如果数据分析不到位,最终也会功亏一篑。书中对定量数据分析的讲解,从描述性统计到推论性统计,都做得非常细致。作者没有回避统计学中的一些基本概念,而是用一种易于理解的方式来解释它们,并结合了实际的案例来演示如何应用。 例如,在讲解回归分析时,他不仅解释了回归模型的原理,还详细介绍了如何解读回归系数、如何检验模型的拟合优度,以及如何避免常见的统计陷阱,比如多重共线性问题。更让我印象深刻的是,书中还提及了一些更高级的统计方法,并介绍了相关的统计软件(如SPSS或R)的使用方法,虽然没有深入到代码层面,但足以让我对这些工具产生初步的认识,并知道在未来遇到复杂数据分析时,可以从何处着手。

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