晏星皓、何健维教授 |《MBA研究和教学中的启示》精华实录

编者按

在经济下行期，“学历无用论”愈发盛行，MBA教育面临着不少质疑：学术研究如何在实际管理中发挥作用，避免“学以致用”变成“学无所用”？学习过程中如何突破“鸡同鸭讲”的困境，实现真正的教学相长？如何通过教学互动培养学生的实践能力与批判思维？

Kepha 学院MBA项目的晏星皓教授与何健维教授联袂作客Kepha MBA”商道论坛”直播间，通过对话的形式来分享与探讨他们在研究和教学中的一些心得体会，期待二位教授丰富的教学与研究经验能够为大家带来深刻的见解和启发。

晏星皓教授：非常感谢有这样一个机会可以跟同学们和老师们一起来分享我们多年研究和教学中的一些感悟。今天很荣幸请到了我的校友，也是多年的老友何健维教授，与我联袂举办这场讲座。起初我和何教授商讨如何开展这个讲座时，经过一些简短的沟通，我们觉得传统的讲座形式通常是一位教授单方面讲解，内容多偏专业，显得高大上。我们希望能稍微改变一下形式，更像座谈会一样，落到实地，讲些心里的真心话，分享我们真切的感悟，并与大家交流。何教授非常认同这个想法，所以我们决定一起举办这场讲座。今天的形式会比较自由和轻松，如果同学们有任何感悟和体会，请随时自由分享，我们也很乐意进行互动和反馈。

何健维教授：我想大家就聊聊天。如果你们还没吃晚餐的话，把肯德基、麦当劳或者牛肉面拿出来吧，我们闻不到，能看到也不错。

晏星皓教授：何教授一贯非常亲切和幽默，上过何教授课的同学们应该都知道，所以这也是我请他来的一个重要原因。

这次讲座的标题是《MBA研究和教学中的启示》。刚才我也提到，我们将从研究和教学两个方面分享一些感悟和收获。

一. 研究和教学中的启示

晏星皓教授：我先简单介绍一下我们的研究。可能同学们对我们在大学里当老师有些好奇，不知道我们平常都在做什么。我们都在商学院里面，商学院也称管理学院。

众所周知，现在管理学院的分支非常多，设有不同的专业。我的专业是供应链管理。我会尽量用简短的话概括我们这个专业的方向。供应链管理是什么呢？想象一个企业或公司，它永远在一个链条中，有它的上游企业和下游企业。比如，制造商的上游企业是供应商，下游企业是销售商，他们总是在这样一个系统中相互供应。供应商提供原材料或零部件给制造商，制造商将最终产品供应给零售商。这就是供应链管理的基本概念。所谓供应链管理，就是在这样的系统中，帮助企业或公司做出运营决策，同时考虑到它与上下游企业在供应链系统中的关系。这就是供应链管理的基本意思。

何健维教授：我的研究方向主要分成两大部分。目前，我主要担任金融学方面的教授，研究领域主要包括资产定价和行为财务学，偏向投资学方面。以前在中国台湾读研究所时，我研究的是国际贸易理论，关注国与国之间的贸易以及国与国之间的贸易政策对厂商的影响，还有不同市场结构下的变化。后来，我在美国伊利诺伊大学香槟分校读了我第二个硕士——金融硕士，研究方向转向金融，主要研究投资学。

投资学的范围很广泛，我的兴趣是研究人类情绪指数（emotion sentiment）如何与股票价格挂钩，解释股票市场的各种异常现象（financial market anomalies），探讨投资人的情绪指数和心理偏误在股市中到底扮演什么样的角色，不管是解释也好，预测也好。

对于金融来讲，金融的分支广泛，包括公司理财和市场投资，但是万变不离其宗就是怎么样去找钱，找资金（capital，funds），找到后怎样有效使用它，为股东创造更高收益。对于投资分析师来说，关键是找到价格与实际资产价值有差异的金融资产，并进行资金管理和分配。财务金融学近年来的发展，从传统的财务金融到人工智能（AI）的介入，变得越来越复杂。

晏星皓教授：谢谢健维。果然，健维教授还是一如既往地才学渊博，和他聊天总能留下这样深刻的印象。这不是互相吹捧，而是多年来的真实感受。通过我和何教授的介绍可以看到，我们只是商学院众多专业中的两个方向。还有许多其他方向，比如市场营销、经济学、金融、投资、会计、人力资源、领导力，甚至信息系统等。

1. 学以致用？学无所用？

尽管我们从事不同的专业，却都怀揣一个共同的梦想——学以致用。我当时的梦想是将所学知识实际应用，这是一种宏大的愿望。刚才健维也分享了他的求学经历，我的求学经历同样复杂曲折，中间换了两次专业。起初我学的是计算机，后来转到应用数学，最终选择了管理学院的供应链管理专业。选择这一专业的重要原因是，我看不到之前所学的知识在实际中的用处和意义。既然管理学院属于商学，那么它必然有一个应用的领域，就是所谓的学以致用。

然而，另一种相反的观点是“学无所用”。什么是“学无所用”？我们研究了很多年，感悟到学以致用的初衷，或现在很流行的一个词叫初心，并不容易实现。是否就可以下个结论，说我们所做就是学无所用的呢？如果这个问题得不到解决，个人可能会处于精神分裂的状态，这对身心健康非常不利。因此，我们需要探讨这个问题，好像要找到一个药方一样，要把这个图画给大家讲述清楚，明确我们应该如何面对这个问题。

在深入探讨之前，我想播放一段小视频。

何平：……对于太极混元功的具体方法不甚了解，苦于无法自修成才。今天我们有幸请来了太极混元功的大陆唯一传人傅明同志，给我们做带功报告。

傅明：今天我不准备多讲，原因在哪里？同志们自己回去想。嘴巴人人都有，无非是吃饭说话，到底哪个重要还要看实践。我们老祖宗有一句话，光说不练假把式，光练不说傻把式，连说带练真把式。大家一起跟着做。

晏星皓教授：这个片段出自《我爱我家》，这是大概1994年，三十年前，大陆拍的一部情景喜剧。当时在国内非常受欢迎，因为那时候情景喜剧的形式还很少见，应该算是第一部，所以非常受欢迎。这集叫《大气功师》，中间的主人公叫傅明老人。他提到一个观点，有三种“把式”：

第一种是光说不练，是假把式。这就是说，你虽然能把很多道理说得天花乱坠，但如果没有真正的功夫，没有把它用出来，那就是假把式。

第二种是光练不说，叫傻把式。这是什么意思呢？就是说你可以埋头苦干，做很多实际的事情，在这个视频里指的是气功，就比如在商业领域创业或管理，你有很多实践经验。但是，如果让你总结出一些规律，找到一般性的规律，并清楚地把头脑中的理解、概念、图画表达出来，就是说，你却做不到。如果你是只会练，不会说，叫傻把式。

最后一种最好的是又练又说，叫真把式。这样，你不仅有理论基础，还有清晰的理解，并且能够有效地将其应用出来。这才是所谓的真把式。其实这是我们共同的愿望，或者说梦想。我不知道健维当年怎样，但当年我在求学时也有这样的梦想，就是要学以致用。

我给大家举一个亲身经历的例子，就是我的第一个研究项目。为什么这个经历让我印象深刻呢？因为它是我念大学时的第一个研究项目，总是让人记忆深刻。我第一个研究项目是基于一个故事。因为我们的商业管理研究总是来源于现实问题，如果没有根源问题，研究会受到很大质疑，人们会说你研究的东西在现实中不存在，一下就否定你了。

故事是这样的：假设有一个汽车制造商，他手下有两个代理商（dealer），专门卖这个品牌的汽车。这两个代理商虽然卖同一个牌子的汽车，但在两个不同的地方，市场也不一样。到了每个季节末尾，由于需求的不确定性，库存情况也不确定，不见得一定正好等于需求。要预测需求，但它总是不确定，有可能高，也有也有可能低。需求高的时候，可能会出现剩余的需求，需求低的时候，则会出现剩余的库存。不管哪种情况发生，都是一个风险，都会带来额外的损失。

有意思的是，如果这两家代理商中，一家出现了剩余的需求，需求高于库存，另一家出现了相反的情况，需求过低，库存过高，有剩余的库存，这两家不是正好可以互相满足吗？如果这两个市场距离不远，很方便，那么他们就可以通过沟通，把多余的库存运到有剩余需求的代理商那里，这样双方就可以共赢，双方都赚钱。

所以这是一个分享库存的商机。但问题是，如果每个代理商在季节初期定库存时，就必然要把末期共享库存的机会也考虑进去，这是一个很自然和理性的决定。但如果要准确分析和抓住这个机会，就必须准确估计对方出现剩余需求或库存的几率到底有多大。要分析自己出现剩余库存或剩余需求的情况还好办，但对方有多大机会出现剩余的汽车卖不出去，或者有多少剩余需求不能满足，则取决于他的市场上的需求信息。因为他们在不同地方，肯定不知道对方的需求信息，所以，你必须要去了解对方需求的情况到底是怎样的，但是想要对方的需求信息说起来容易做起来难，因为对方不愿意分享。

所以，这就出现了一个矛盾：一方面，为了做出更准确的预策，获得更好的利润，你必须了解对方的需求信息；另一方面，这个信息却难以获得。那么，这个矛盾如何解决呢？听起来很有意思。

当时看到这个故事之后，我非常兴奋，觉得这个问题既现实又有意思，研究起来也很有挑战性。可能的结果还不是很确定，也不是很清楚。如果能够解决这个问题，岂不是很棒？这就是我第一个研究项目，至今二十多年了仍然记忆犹新。我当时认为我做的东西就是学以致用的。

所谓的学以致用，首先，这个问题来源于现实，并非闭门造车。其次，这个问题不容易解决，需要使用严谨、系统性的研究方法或建模方法。最后，得出结果后，可以把结果里的见解返回现实，为实际问题提供帮助。这在我当时看来，简直是完美的研究。

这篇论文做出来了，最后也发表了。然而，二十年后再回头看，我对当初的想法打了一个问号。当时的这个想法有很多漏洞。我们说问题来源于现实，有句老话讲，艺术来源于现实，但是高于现实，研究也是一样。研究的问题来源于现实，但是它也是高于现实的。我发现我的这个研究项目太高大化了，高得有点太过分了。

为什么这么说呢？因为我的研究中包含了许多假设。例如，我的结论之一是，信息分享机制可以确保代理商说真话，这个结论非常强大也很吸引人。但这个结论建立在许多假设之上，比如假设两个代理商的情况完全相同，包括所有的成本信息、市场规模等都完全一样。只有在这种情况下，结论才成立。如果这些条件不满足，结论是否仍然适用？我不知道。因此，尽管问题来源于现实，但我的假设并不符合现实情况。这种情况在很多研究中普遍存在。你必须做假设，但这些假设往往不符合现实情况。

第二个问题是，我的模型缺乏针对性。我的模型只适用于我的故事里面我假设的条件，没有把所有可能影响，代理商角色的因素都放进来，也就是说，我把这个模型给简化了，并不能直接应用于任何一个现实中的场景。因此，我的结论无法直接帮助解决实际问题。

这些让我困惑，我的研究究竟是学以致用，还是学无所用？这是我在研究方面的一些感想。

何健维教授：这是一个非常有趣的题目。刚刚晏老师在提到他研究课题时，我很好奇最后的结果如何，但结果其实不出所料。这个结果如果让他研究出来的话，我想这个世界也走到尽头了，因为如果你能把这些问题的答案找出来，那不管是学界还是业界的人都没得玩了。还有，如果业界的人能够找到这么完美的方法，等于大家都可以直接套用这个方法，那么商机和不确定性将不复存在。商机在哪里？不确定性在哪里？而这个世界的不确定性从来不会有消除的一天，刚才晏老师谈到的不确定性或者风险的问题，在财务里面更是一个我们常常避免不了的问题。

我们常听到“高风险高回报”的说法。为什么买股票的期望回报率会高于买公司债或政府公债？因为持有股票的风险更高。但这并不意味着持有高风险的金融债券或者金融证券未来一定会有高回报，只是从长期来看有这个趋势。然而，问题在于你能持有这些高风险资产多久？而这个是很难说的。记得以前我刚学经济学的时候，凯恩斯从需求面的角度出发来解决当时经济大萧条的问题，他有一句名言：“长期来看，我们都已死光。（In the long run we are all dead.）” 因为根据供给法则，他认为只要时间够长,市场自由调整的话，一定可以回到均衡状态，一定可以又回到充分就业的状态，但很多时候我们无法等那么久。

不管是在自然科学和社会科学中，我们常需要做许多假设来理清复杂的现象。不管是物理学、化学、经济学、财务学，还是管理学，只有通过这些假设，我们才能更清楚地理解事情的来龙去脉。以前我的物理学得不是很好，晏老师可以纠正我。有人说，如果你把一个铅球和一根羽毛从同样高度自由下落，哪一个会先落地？99.99%的人会说铅球会先落地，因为羽毛很轻。在实际环境中，的的确确我们大概100%观察到的一定是铅球会先落地，因为空气有浮力，有摩擦力。但物理学家考虑的是如果在无空气阻力和无摩擦力的情况下，这两个物体应该同时落地。我印象中是有这样的一个例子。

这说明，在实际世界中观察到的现象牵涉很多因素，但我们可以通过假设萃取出最重要的部分，从而了解事实真相和因果关系。所以我们希望尽量把各种因素考虑进去，但实际操作有一定难度。随着超级电脑和人工智能的发展，这方面变得越来越有可能，所以这也是蛮值得我们去学习和接受挑战的地方。

因此，是“学无所用”，还是“学以致用”，有时候并不能一刀切。很多情况是因为我们理解不够，学得不够扎实，对理论的掌握程度不如自己想象的那么完整和精确，以至于我们觉得所学无用或不好用。

晏星皓教授：谢谢何教授，我非常认同你的观点。何教授刚才提到的观点指出了一个两难境地，就是在我们学术这一端，我们需要得出一个结果，就必须要做假设，因为无法将现实问题完全纳入一个模型中，现实问题太复杂了。如果模型过于复杂，几乎不可能得出有意义的结论。另一方面，我们也没有必要这样做，因为研究只能关注某一个方面或点。例如，如果要考虑需求和价格的关系，就必须更多地关注需求和价格这两端。如果把很多其他一些庞杂因素，比如质量、广告、打折、顾客的特殊行为等都纳入进来，这些因素对需求的影响就会掩盖价格的影响，失去了研究的靶向性。要得出结论，必须这样做，但这也会导致另外一个问题，就是模型不能代表实际情况。这是一个难以避免的矛盾。怎么解决这两个问题？其实这里面是有一些它的历史渊源的。

2. 教学相长？鸡同鸭讲？

我记得我们这个项目里的邵亮教授有一次介绍MBA教育的历史。他简短回顾了MBA教育的发展历程。最初在美国兴起的商学院，教学模式不是像现在这样由教授来授课，而是由工业界和业界的实干家来授课。他们有丰富的商业管理经验，教授的内容基于自己的经验，教学生在商业管理中一些普遍性或一致性的规则和方法。这种教学方式非常接地气，因为内容完全来源于他们的经验。这也是美国和欧洲商业管理教育模式的起源。

美国或者说全世界的第一个商学院是沃顿商学院，它成立于19世纪末，大概是1880年左右。为什么要成立商学院？因为他们认为以前的师傅带徒弟的作坊式教育模式需要发展，看到商业管理中的一些统一性规则和规律，需要正规化和统一化，这就是建立商学院的初衷。商学院成立后，到了20世纪的1990年代，商业管理领域开始细分。随着企业规模越来越大，商业管理越来越复杂，出现了许多不同方面的需求，比如金融、供应链管理、运营、会计、人力资源、领导力等专业。

在21世纪2009年前后，全球性的金融危机爆发后，大家认识到商业管理不仅要追求效率和利润，还必须考虑商业伦理和道德，这是非常重要的。

后来，又有可持续发展理念，即生产管理要考虑对环境和人文的影响。这些概念在历史中逐步成长，使商业管理越来越丰富和细化，推动了商业教育的专业化发展。所谓专业化，就是需要一部分人专注于特定领域的方法、规律和理论，掌握后才能深入讲解。

然而，这种专业化也带来了教学中的两难问题，即教学相长。教学和实际联系并不总是那么紧密，无法完全一致。这是我们在教学中面临的一个持续挑战。

所谓教学相长，就是我们有这样一个愿望或目标，希望老师能够传授给学生他们所需的商业管理知识和能力，让学生学到的东西可以在实际中应用。同时，学生也可以将应用效果反馈给老师，从而丰富老师的教学内容。这种相互弥补的过程就叫教学相长。老师教给学生方法和能力，学生将应用效果反馈给老师，形成良性循环。

然而，另一种情况是“鸡同鸭讲”。愿望虽然美好，但如果效果达不到，可能就变成了鸡同鸭讲。老师无法传授学生所需的知识，学生学了半天却不知道如何应用，一到现实的故事里面就抓瞎了。因为无法应用，学生也无法反馈，最终认为学到的东西没有用。这个现象在我的教学经历中有不少感触。

在我教学的初期，作为一个刚刚从学生蜕变成老师的人，我的想法是尽量教给学生的知识越多越好。教的东西越多的什么意思，就是我知道他们有很多欠缺的知识，包括供应链管理的各种概念和方法，我要想尽办法教给他们越多越好，把这些知识讲清楚。

但我发现了两个问题。比方说，我教一个简单的库存管理问题。假设你是一个零售商，需要决定订购多少货物，然后在未来的一年中销售。这就涉及到你现在订购的货物数量取决于未来的需求，但未来的需求难以预测，可能高也可能低。假设需求有两种情况：高需求和低需求。分析这种情况可以使用决策树。

我不知道同学们是否听过决策树这个术语。所谓决策树，就是把未来可能的不确定情况像画一棵树一样画出来，每个分支代表一种可能性。例如，一个分支代表高需求，另一个分支代表低需求。然后，我们分别考虑每种需求情况下的利润，如果需求高，利润高一些；如果需求低，利润低一些。通过这种方法，把所有可能的利润情况考虑进去，计算出平均利润或期望利润。这是一种分析不确定情况的方法，叫决策树分析方法。

这是我教给学生的方法，因为它在面对不确定性时非常有用。任何不确定情况下，都可以用决策树方法进行分析。

但是当学生给我交作业或考试时，我发现他们的方法和我的讲解有所不同。比如，他们也考虑了不确定的需求，也用了决策树，画了两个分支，一个高需求，一个低需求。但是，他们在列出这两个需求分支后，先做了一步平均，把高需求和低需求平均一下，再基于这个平均需求来计算利润。他们认为这样也可以，因为他们认为自己也用了决策树。

为什么他们的方法是错的呢？我后来反省了一下，学生有用这个方法，但没有严格按照我的程序去走，因为考虑需求的两种情况，要先把原始的利润算出来，然后再算平均利润，但他们却先算了平均需求。我可以这样解释，但问题背后反映出来的，是学生没有完全领会到方法背后的思想和逻辑。他们只是学习了表面的技巧，而没有深入理解为什么要这样做。

第一个方法中提到的内容实际上就是仿真的概念。由于我们对未来的情况是不确定的，不知道将来会发生什么，所以希望通过一种方法来模拟可能发生的情况。如何模拟呢？就是要复制未来可能出现的各种情况，包括所有可能的需求情景。决策树的两个分支就是这个意思。高需求的分支表示，如果将来发生高需求的情况，现实生活中会发生什么，必须把这种情况下所有可能发生的事件和结果都呈现出来，具体而言，在这个过程中我们要实现的是利润。在高需求的情况下，会产生什么样的利润，我们要把所有可能的结果都模拟出来，这就是仿真或模拟。同样，也可能出现低需求的情况，这时也要把所有可能的情况都模拟出来，包括最后的利润。

这种模拟是必要的，目的是预测未来可能出现的任何结果。当你模拟出所有可能的结果时，对未来就有了更准确的把握。你知道在各种情况下你的结果，或者说利润是多少，然后才能得出最终的结论。例如，从平均来看，我的利润有多高，或者从总体来看，利润的波动幅度有多大，这就是决策树背后的逻辑和思想。如果你不了解这种思想的原因，你就可能犯错，进入第二种情况。这显然不是对未来的完全模拟，因为你只是停留在需求端，计算出一个平均需求，但并不知道实际会产生多少利润。所以，当学生理解了这个“为什么”之后，才会真正掌握这个概念并应用它，否则就会犯错。因此，我认为教学中要首先让学生理解“为什么”，这是第一个例子。

第二个例子是关于“什么”，而不是“为什么”。这个故事是发生什么？在我们这个领域涉及战略协调分析。简单来说，就是要判断你的决策是否最优、角色是否合理，是否能达到供需平衡的目标。在需求端，我们称之为竞争战略，需要分析顾客的心理和需求；另外一端就是供应端，我们称之为供应链战略，涉及企业能为产品做什么、产品质量如何、能提供什么样的服务。这两个方面如果能够完美一致，就叫战略协调，说明你的决策是正确的，基本上是合理的。

然而，当我让同学们进行这个分析时，我发现了一些问题。按照步骤，他们应该先分析竞争战略，即顾客的需求特点是什么，他们想要什么，然后再分析公司的供应端能够提供什么，最后看这两端能否协同一致。但许多同学在交上来的作业中只讲了什么是竞争战略。在分析需求端时，他们说企业对产品质量的管理是一个竞争战略，可以确保产品质量稳定、高品质，不会出现太多次品。这是一个技能战略，但他们把它误解为需求端的分析。这在概念上就错了，因为问题不是关于“为什么”，而是关于“是什么”。而对于“是什么”他们也有误解，不是说决策树后面的逻辑有问题，而是说他们对于技能战略这个概念本身是什么也存在一个误解。对于他们认为自己能提供高质量的产品就是需求端的强项，但实际上这仍然是供应端的问题。产品质量的管理实际上是企业能为客户做什么，而不是顾客想要什么。

我记得Elon Musk（特斯拉的CEO）在YouTube上的一个采访中提到，他发现很多CEO，尤其是高科技产业的CEO，犯了一个错误，他们把需求端和供应端搞反了。很多高科技初创公司会聚集一批优秀的工程师，让他们坐在一起商量，要做一个出类拔萃的产品，把很多非常好、非常炫目的功能都放进去，然后再尝试卖给客户，这种做法是错误的，把供应端和需求端搞反了。他们从供应端入手，先设计产品，再想办法介绍给客户，结果顺序颠倒了，是不可能成功的。

正确的做法是先从需求端开始，先了解客户想要什么。以电动车为例，先了解客户希望电动车具备哪些功能，带来怎样的便利，然后再让工程师们实现这些需求。这样才能保证成功。

同学们犯的错误在于，把产品质量管理当成了需求端的分析，虽然产品质量管理是好的，但如果不考虑客户的需求，成本太高，价格过高，客户不买账，那也白费力气。

从我的教学经验来看，理解“是什么”和“为什么”都需要下功夫。作为老师，要把这些道理讲透；作为学生，要想办法理解透彻。这是我发现的问题。

何健维教授：很精彩的分享，让我想到很多事情。我在教学时非常强调的一点是学生要知道“为什么”，不仅要知其然，还要知其所以然。因为知其然可以让你考试考得很好，成绩单漂亮，但一旦进入业界，很多任务和挑战不是课本或课堂上的例子能直接解决的。如果我们不知道原因，碰到复杂问题时就无从下手。

刚才提到Elon Musk，还有现在很多CEO，你会发现很多CEO可能没有很高的学历，但他们都是非常有思想的人。比如Apple的创始人乔布斯和现在活得风生水起的Elon Musk，这些人有一个共同特点：他们做事非常专注，不断地问“为什么”。他们不仅只有聪明。

大家有没有想过一个问题？从第一代iPhone开始，到现在即将推出的第16代iPhone，他们凭什么在手机市场上屹立不倒？有很多因素，但我个人认为一个关键因素就是他们从消费者的使用习惯出发。以前我用的是安卓手机，用的是三星的手机，后来看到身边一些年轻人用iPhone，我就想下次换手机时试试iPhone。于是，我买了第一台iPhone，是iPhone 4，当时在新西兰。发现这手机操作很简单，对于我们这些不是80年代、90年代的老人家来说，使用起来非常方便。不仅如此，使用iPhone后，它还刺激你去买Apple Watch、iPad等，形成一个生态链。乔布斯非常聪明，他知道消费者想要什么，所以就在这个方面琢磨，进行研发和发展。

刚才晏老师提到了电动车，我家里现在有两部车，其中一台就是电动车。其实，如果你住在充电方便的地方，或者你不需要每天跑五百多六百公里，那么电动车作为日常上班、上学的代步工具是非常方便的。基本上，使用成本几乎接近于零。以我家为例，晚上12点到早上6点的电费是一度电八分澳币，几乎等于不要钱。如果电动车充满电，大约需要六七十度电，而我们不会等到完全没电才去充电。六七十度电乘以八分澳币，也就四块多澳币，但可以跑四百多公里五百多公里。而油车则需要一百多澳币，大概一百二十澳币左右才能加满一箱油，一个星期可能要加一次，所以差别是很大的。

在过去两年，电动车在中国市场非常火爆，一个重要原因是高油价和节能减碳的全球趋势。很多商品的出现其实是因为人们有这样的需求。这让我想起以前在台湾看到的一个广告，某公司的广告口号是“科技始终来自于人性”。大家不知道有没有听过这个口号，“科技始终来自于人性”，换句话说，科技无论是进步还是创新，其根本元素在于对人性的理解。在商学院里，我们学的“产、销、人、发、财”——生产管理、销售管理、人事管理等等，探讨的都是人的问题。

因此，要学好一个学科，尤其是管理学或商学，对人类行为的理解是非常重要的。在CIU我们不仅有管理学院，还有心理辅导硕士课程，以及最近新增的网络安全硕士课程。换句话说，我们涵盖了商学所需的许多重要领域。如果大家有兴趣，记住学以致用不仅是方法问题，更是态度问题。

我们常说学习管理，其实管理不仅仅是知识的学习，更是一种态度。这种态度包括做事的态度、人文关怀的态度以及同理心。是否关心别人，是否在乎和我们一起工作的伙伴，是否在乎我们的下属和上司，是否在乎把责任交托给我们的股东，这些都是成为一个好经理人的关键因素。一个有同理心的人，更容易成为一个好的经理人。

作为一个合格的经理人，并不仅仅是为了公司创造多少利润。能够创造出很好的财务利润，很漂亮的数字，当然是很好的，但在成就的背后，更重要的是我们对人的态度，我们是否是一个有温度的人，这个是很重要的。在现代社会，不论是发达国家还是经济相对落后的国家，都慢慢走向越来越没有人性的境况。你可以看到最近这十几二十年，有越来越多的金融丑闻、政治丑闻，以及最近的美国大选，这样的竞争其实都不是良性的竞争，反而会让整个金融体系、让整个世界秩序走向非常危险的地步。

因此，对想要学习管理的同学，我个人的建议是，多关心他人，多了解这个社会、这个金融世界以及国家的需求，然后找到自己的兴趣点和专长，努力在这些领域做出贡献。如果你有这样的热忱，就会发现学以致用并不难。这样的态度也会驱动你不断前进，取得进步。否则，你会发现，过去只要努力就能找到好工作，但现在很多工作已经被AI取代。我们需要思考人类存在的意义，以及我们应该做什么。更重要的是做决策，因为决策能力最起码在现阶段不是机器可以帮助我们做的。它可以从事技术上的东西，但做决策涉及人的情感、伦理、道德，甚至法律问题，所以需要有深厚的人文情怀。这是我的观察。

晏星皓教授：谢谢何教授。有同学提到乔布斯的苹果产品是推动需求的，我同意这种说法。这类例子虽然罕见，但确实存在。例如，乔布斯去掉实体键盘，推出精致漂亮的无实物键盘苹果手机，这些创新推动了需求。这说明，即使没有现成的数据可以观测的情况下，乔布斯依然准确把握住了顾客需求，所以说乔布斯是个天才。但他的成功后面的机理也是一样的，也是基于顾客需求的。如果他推出的产品无法满足顾客需求，也不会成功。因此，需求仍然是商业的引擎，这一点是不变的。

接着何教授的分享，我非常认同他提到的商业管理背后的人文关怀、商业伦理和商业道德的重要性。在这方面，我们将在后面有更多的补充和分享。但在此之前，我想先做一个简单的总结。在MBA项目中，老师和学生需要达成共识，理解教学相长的目的。

首先，老师需要明白教给学生的核心价值是什么，而学生也要清楚他们在MBA项目中能学到什么，以及这些知识有什么用。这种共识是实现教学相长的前提。我个人的一些体会是，双方的认同点在于以下几个方面。首先是“是什么”的问题。对于商业管理的各个领域和概念，要有一个正确的认识，而不仅仅是表面理解。例如，战略协同中提到的例子就是一个“是什么”的问题。

再举一个例子，大家现在可能都很担心风险问题。商业中充满了各种风险，尤其是当前这种不确定性很高的时期。从疫情开始，这种风险就没有停止过。风险有外部和内部之分，有些是可控的，有些是不可控的。大家普遍存在焦虑，因为不知道明天会发生什么。然而，既然风险来源于不确定性，那它到底是什么？如何准确认识、把握甚至测量你所担心的风险？如果风险只是一个模糊的概念，那你就无法准确评估和决策。因此，“是什么”的问题至关重要，我们的教学也在帮助学生理解和测量这些概念。

第二个层面是“为什么”。何教授也非常认可这一点，就是对于商业管理的逻辑要有清楚的把握。例如，做需求预测时有很多工具，为什么要选择这个工具而不是其他工具？在具体案例中，为什么这个工具是最好的，能帮助你得到最准确的结果，而不是其他的工具？如果我们不了解所有方法和工具背后的逻辑，不知道它们在什么情况下最适用，它们的限制条件和先决条件是什么，就无法有效地应用这些方法。例如，在做需求预测时，我们通常使用历史数据，通过分析过去的需求数据找到规律，再用这些规律预测未来需求。这是大家普遍接受的原则。

但要理解为什么这个方法有效，需要认识到它的先决条件：假设未来的需求模式和规律与过去一致。因此，我们可以把从历史数据中发现的规律引申到未来，作为对未来需求预测的一个依据。这是一个重要的前提条件。如果这个前提条件不成立，方法就无法使用。比如在2020年疫情爆发的第一年，你显然不能用2019年或2018年的数据来预测2020年的需求，否则就是笑话了，因为2020年的需求特点和模式已经跟以前完全不一样了。因此，理解背后的逻辑非常重要。

另外，我们需要具备批判性思维。批判性思维意味着我们要了解任何方法和结论的先决条件、正面和负面影响,要对方法的来龙去脉有一个全面的把握。

还有一点是要有发展的眼光。我们的领域，包括我所在的供应链管理领域，是不断发展的，它不是死的。比如精益生产（Lean Production），它起源于20世纪70年代和80年代的丰田汽车公司。其核心思想是，在运营决策中，所有的决策都服务于一个目标：将浪费降到最低。包括库存、工人安排、生产安排和厂房设置等所有运营决策，都要减少浪费。多余的库存、原材料、工人和成本都要尽量避免，把所有成本压到最低，以达到最高效率。这种逻辑听起来毫无问题，这也是为什么在20世纪80年代和90年代，日本汽车公司如此成功，以至于北美的福特等汽车公司都慌了，感觉跟日本的汽车公司比起来完全不是对手，所以全球都在学习精益生产，也称为“准时生产”（Just in Time）。

一直学到2019年疫情之前，精益生产都很成功。到了2020年疫情一来，大部分这种企业都垮掉了，他们发现如果有一个大的灾难性的风险到来时，精益生产这个策略就完全不行了，因为精益生产的模式是基于供应链的顺畅运作和稳定的市场需求，但疫情导致供应链中断，运输受阻，市场需求突然波动。精益生产的策略要求把库存、工人储备和原材料都压缩到最低，这样在面对突然的大风险时，企业根本无法应对。

因此，现在大家认识到精益生产需要调整，转向“以防万一”的策略（Just in Case）。这意味着在运营决策中，不仅要考虑效率，还要考虑可能出现的风险，做好应对突发事件的准备。这种转变体现了发展的眼光，我们对事物的认识是不断变化和发展的。

所以我觉得从我的角度来讲，老师和学生之间的共识就基于这么几点：你能学到的，老师能教的，其核心价值就在于老师不是教给你一个具体的钓某种鱼的方法，也不是给你个钓鱼竿子，把所有东西都给你准备好了，你就去钓，我保证你可以钓上鱼，而是我教给你钓鱼的方法，以及在钓鱼时你可能碰到各种问题时你该用什么方法去面对，然后你才可以把这个方法用到你具体的案例里面。

所以我的教学风格中大量运用了案例分析。通过具体的案例，学生会读到一个具体的故事，放到情景里面，去解决公司现在所面临的问题。通过这样的方式，把我希望实现的这三点都实现，用一个平台、用一个案例把这些东西都讲出来，学生就会有能力上的提高。通过这些方法，我相信可以实现教学相长，把“学无所用”变为“学以致用”。

何健维教授：我想我所教的科目和晏老师在很多方面有异曲同工之妙。刚才晏老师特别提到的决策树，无论是在统计学还是在衍生性金融商品中，特别是选择权的定价中，我们都会用到它作为基础。因此，你会发现许多工具、逻辑思维和批判能力可以广泛应用于不同的领域和学科。我非常认同晏老师所分享的观点，我们实际上要教给大家的是方法和解决问题的能力，而不是直接给出问题的答案。因为问题会随着事情、环境和时间而改变，但解决问题的能力和思考问题的过程所需要的知识和判断能力，基本上是万变不离其宗的。

还有另外一个非常重要的点：如果我们对未来世界的大趋势有一定程度的掌握，无论是知识能力还是技术能力，都会更清楚在现阶段应该往哪个方向加强。因为现在技术进步太快，影响因素越来越复杂，许多情况已经不能用以前在学校学到的很简单的一个原则一次就把问题处理干净。以前可能一招半式就可以走天涯，现在你可能需要少林派的、武当派的，甚至连峨眉派的技巧都要偷一点过来，才能在江湖上走得稳。

这就涉及到我们作为学生的心态是否正确。我们是否已经认识到我们面临的时代和环境已经完全不同？如果有这样的准备，就会随时愿意吸取新知识，而不会总是依赖老师和课本，说这个老师没教，那个课本没写，所以这个我不会。我们必须培养自学能力来解决问题，因为老板雇佣你到他们公司任职是希望你能解决问题，创造价值。如果老板自己能够解决问题，他就不需要请你了。因此，如何培养自己的能力，如何具备批判能力和创造性，这些都是我们在MBA教育中需要自问的问题。

晏星皓教授：非常认同，我记得在我现在工作的大学，每个学期我们都会有一个委员会，包括一些业界人士，有的是校友，有的不是校友，但都是我们的朋友。我们会邀请他们过来，给我们一些反馈意见，讨论我们设置的各种课程项目，如本科、MBA、EMBA和博士项目。我们会向他们汇报我们在做什么，他们会给出反馈，并且我们之间会有一些合作，确保我们的学生能为他们提供服务，他们也能给我们反馈。

在每个学期的会议上，通常我们作为校方的老师或管理人员会问他们，从业界的角度看，我们的课程设置有什么问题？或者他们希望我们能提供什么帮助或合作？大部分人都提到，他们的需求是希望我们能给出解决问题的方案。他们说，业界最需要的就是解决问题的方案。

在CIU的交流中，很多同学也反馈类似的意见：他们在公司里遇到问题，想知道如何解决。我们需要提供解决方案，但我们能否提供这个方案就是一个问题。如果我们能直接给出解决方案，我们就成了咨询公司，而不是一个MBA项目。

何老师也提到，在我们的MBA项目中，作为老师和学生互动的一部分，我们能够提供给学生的就是这样一个认知：你需要知道每个企业都会有问题，且问题都不一样，我们提供的不是直接的答案或方案，而是让学生理解找到答案或方案背后的思考能力、方法和逻辑，沿着这条路径，学生可以自己找到答案。这就是我们希望传授的内容。

二. 在Kepha MBA项目教学的体会和分享

晏星皓教授：最后，回到以前我们上学时候学过的韩愈著名的《师说》,里面提到老师的职责有三点：传道、授业、解惑。我们可以搬用这个观点，尽管未必完全正确，但确实有一些道理在里面。

授业，有点像我告诉你各种方法和概念，“是什么”，包括运营的，金融的，等等。

传道：更像是解释“为什么”，就是人们背后的思想、逻辑和想法到底是什么。

解惑：就是刚才所总结的解释“什么”和“为什么”的问题，我就不再重复多讲了。

关于这个道，除了我们在各个领域里面的道之外，还有没有其他的一些道，或是背后还有没有更深入的东西？包括刚才何老师所讲的人文关怀或人性的问题，我认为就是对“道”的更深解读。

我举两个例子，经济学中有一个原则叫利益最大化原则，何老师应该很熟悉。所谓利益最大化原则，就是在做决策时，不管是个人还是企业，都要以自身利益最大化为目标，换句话说，这是一种自私的原则，以自己为中心。但这种自我为中心的行为会不会让你受益？大家可能有不同的观点。我想说的是这种以自我为中心的东西，到最后都是反映出人性的一些本性的。例如，如果你完全自私，不考虑他人，不考虑上游和下游企业，只为自己谋利，最终可能会发现大家都会受损。因此，人们会反思和反省，是否需要兼顾他人的利益。这种利他的行为反过来可能对自己也有好处，即所谓的“利他最终会利己”。这是一种智慧的考虑，这个话题如果深入探讨，可能需要很长时间，我这里只是把这个问题抛出来。

第二个例子是关于风险意识。如何面对风险？我们的目标是规避风险，或尽量将风险降到最低。要做到这一点，必须对风险有清楚的认识，甚至要量化风险。因此，我们有各种方法，把这些方法汇总在一起，就叫作风险管理，这也是供应链管理和运营管理的一个方向。

现在假设你已经做了所有这些工作，对未来的风险有了清晰的认识，并且测量得很精准。但我问你，今晚你能睡得着觉吗？尽管你对风险有清晰的认识，大部分人还是会睡不踏实。为什么呢？因为你无法真正管控所有风险，你不知道明天会发生什么。尽管你做了很多分析，仍然有不确定性。因此，风险管理和想要在风险中保持平安、睡个安稳觉之间有一个巨大的鸿沟，这个鸿沟靠人力是解决不了的。

所以我的意思是，无论我们教你多少方法和工具，这些工具和方法只能帮助你到一定程度。当你深入思考时，会发现这些方法和工具并不能解决所有问题。因此，这个道的背后是否有更深的东西，是超越我们目前所能教的，这是值得思考的。

在我的教学目标中，这也是一大部分内容，与何老师所讲的类似，即寻找更深的道理。这是老师和学生之间可以互相探讨和交流的东西。我最后也要提到，我在CIU教了两门课，《运营管理》和《供应链管理》。很多同学给我反馈，分享他们在实际生活和管理中遇到的问题和心得。我非常感激这些反馈，因为这对我来说也是很好的补充。我可以看到他们在实际操作中遇到的问题和思考，看到他们尝试用所学知识去解决问题，这正是教学相长的体现。

再次感谢过去的同学们给我的反馈，这对我来说非常宝贵。

Q & A

Q1：请问MBA教授们如何在课程中实现传道？

晏星皓教授：我觉得我自己的体会是，这两个东西（传道和授业）并不是分开的。您所说的“道”，虽然无法用清楚的语言直接说出来，但我们明白这个意思就好。这种“道”或我们称之为高级智慧，可以应用在生活或商业管理的任何层面，没有哪个地方是它进不去的。

找到契合点的方法，我个人的体会是可以先从人的角度入手。现在所有的方法和理论，包括风险管理和质量管理，都是人的智慧结晶。虽然人的智慧带来了很多好处，也有一些原则可以总结出来，但也存在很多限制。人的能力有其极限，这就是一个切入点。通过这个切入点，我们可以思考是否有更高、更深的智慧来帮助解决这些问题。例如，人人都有风险和焦虑，靠风险管理或心理学的方法能完全解决吗？似乎不能。那么，什么能解决？这就是一个切入点，是一个机会，从这里可以看到我们需要更高的智慧来指导我们解决这些问题。

何健维教授：在教学中如何传道？我们教授的是商学院的课程，但我们非常强调，无论是商学、其他人文学科，还是自然学科，都离不开一个简单的观念——真理。真正的道理是指事情应该如何去做才是对的。很多人认为赚钱是不择手段的，但真正的赚钱，是要取之有道，用正当的方法和手段去取得。这是我们在课程中希望能分享给同学们的观念。

Q2：我们学习这个MBA是学术性比较强，还是实操实战类比较强？可以对学习的这些学科做一个简单的介绍吗？

晏星皓教授：这个问题我很难代表，因为我只教授我的运营和管理学课程，其他老师的课程我不是那么合适去代表他们来讲话。但至少从我个人的角度来看，我希望通过我的教学传达的是一些方法和理论背后的逻辑，包括“是什么”和“为什么”，以及背后的道理。我的教学重点在于学术性比较强，因为我在实操方面没有太多经验。我希望通过分享这些方法和理论，帮助学生理解如何用系统性和逻辑性的方法去看待和解决运营问题。这条路可以帮助他们做出更好的决策。当然，我也希望学生能反馈他们的实战经验和故事，这对我的教学非常有帮助。我期望通过实际案例和管理概念的讲述，提升学生的分析能力，这是我的目标。

何健维教授：我认为，如果你在商学教育领域，无论是作为学生还是老师，时间久了，你就不会有这种学术性和实操性的分歧了。因为现在的商学研究，基本上都是针对商界实际问题进行的。不管是金融、管理还是营销，我们做研究的目的是提供一些严谨、系统性和可重复性的解决方案。而这些方式，我们说万丈高楼平地起，如果你1加1都不会的话，要去算根号二是多少是不可能的事情。换句话说，我们在商学教育里面必须要给学生提供一个非常非常基础而且重要的基础教育，比如经济学、会计学和统计学的分析能力等等。只有具备这些基础技能，才能在未来的实际工作中应用出来。

就像李小龙找叶问学功夫时，叶问先教他扎马步，挑水。我记得二十几年前在台湾的时候，有一次去剪头发，和美发师聊天。当时是一位漂亮的小姐，我和她聊起了她成为美发师的经历。她说，要想上台为客人剪发，无论是为男性还是女性客人剪发，能够摸到客人的头发并动手剪发，她必须先花三年的时间给客人洗头。只有经过三年的洗头训练后，她才有机会学习如何剪头发。所以你说，这算是实战经验还是理论学习呢？

同样的道理，我们在商学教育中也要打好基础，只有基础打好了，才能在高阶课程中进行案例分享和实战操作。这些案例和实战操作是否足够让你在业界游刃有余？其实不是的。因为即使在同一产业，不同公司有不同的制度和方法，同一公司不同部门和领导也有不同的风格和要求，甚至使用的软件也不一样。

所以，在学校学到的东西不可能100%直接应用于工作，而是在入职后再进行在职培训和加强。这些都是需要在实际工作中不断学习和适应的。没有哪个MBA项目能完全做到这一点，这是我的一个观察。

Q3：奥派经济学的一个小风潮是否保守，是否符合人文？

晏星皓教授：首先，我承认我不是经济学的专家，我只能分享一些粗浅的认识。如果没记错，奥派经济学强调经济学的原则应该基于人类的行为特点。也就是说，经济理论应该从人的行为出发，而不是像古典经济学那样纯粹从逻辑出发。我认为这两者——逻辑和人文——是并重的。

不管是商业管理的哪个领域，归根结底都是人的问题，是人性的问题。我举个例子，比如需求和价格的关系。经济理论中，大家都知道需求和价格的关系：价格越高，需求就越低，因为大家都不喜欢花更多的钱买东西。但这种关系能涵盖所有人类行为吗？不完全是这样。大约在二十多年前，有一篇学术论文做了一个现场实验研究，发现有时当价格高时，反而需求会增加。为什么呢？因为人们有时会将高价格与高质量联系在一起，这是消费者的心理行为。

这个发现补充了原来的经济理论模型。因此，逻辑上的价格和需求的负相关关系是对的，但人类行为中的特殊情况也同样符合人性。所以，完整的理论应该结合这两者。

何健维教授：晏老师刚刚讲的基本上我是同意的。大家知道全世界拿诺贝尔经济学奖最多的是美国，但这并不意味着美国的经济问题都能完全解决。所以，今天的问题不在于哪个经济学派是对的，而在于我们所面临的经济难题和现有的经济理论能否提供贴近解决这些难题的方法。

任何经济理论都是基于一些假设的。比如最早的赛义法则（供给自创其需求），让市场那只看不见的手去自由运行，后来发现市场失灵时这不再适用，因此才有了凯恩斯主义的需求面解决方法。经济学派随着经济问题的复杂性和大环境的变化不断修正和调整。

所以，奥派经济学的小风潮是否保守，是否符合人文，关键在于它能否解决问题。如果它能解决问题，并且从人的行为出发，那么基本上都是值得一试的。这是我简单的看法。

Q4：数学不好也可以学MBA吗？

晏星皓教授：从我的观点来看，有人问MBA能学到什么，不能学到什么？我自己的理解是，我希望并正在实践的是让我的学生在做运营决策、面对实际问题时，知道如何思考，第一步是什么，第二步是什么，最后的答案怎么找。我希望能给你们一条清晰的路径，让你们知道如何走这条路，而不是在你遇到具体问题时，手把手教你每一步。如果用一个比喻来回答，就是这样。

至于数学不好能不能学MBA，这个问题首先要定义什么是“好”。数学好不好，这个问题可以参考何教授的意见，他教授的经济学需要一定的数学基础。据我了解，我的课程也需要一定的数学基础。如果你能上何老师的课，那么上我的课完全没有问题。

何健维教授：其实，学MBA是否需要很好的数学基础，我不认为这是必须的。MBA学得好并不代表你一定会成为一个好的经理人。一个好的经理人需要有人文关怀和同理心。如果你有同理心，就会愿意倾听你的下属和同事的心声，这让你具备了成为好经理人的特质。再加上良好的领导能力和专业能力，领导一个团队、一个单位或是一个大公司都会非常有帮助。

数学不好，你仍然可以学MBA并成为一个优秀的经理人，但你数学不好，可能无法成为工程师。所以，如果你想成为一个好的MBA或好的经理人，不要因为数学不好而让它成为你的障碍。

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