MBA学生究竟需要什么技能？

 　　尽管有着优雅的教学楼和媒体知名度，但商学院依然给人一种无足轻重的奇特感觉。商学院为什么存在?商学院为我们做了些什么?与医学院或者工程学院不同，商学院缺乏一套已经确立的实用知识体系，在一个高管的职业生涯或大学的知识架构中也没有一个明确的地位。

　　直到不久以前，仅仅是这么问也会被当成一种异端邪说，尤其是鉴于过去30年里商学院的数量戏剧性地成倍增加。

　　目前出现一些停滞的迹象，特别是在美国和欧洲。顶级商学院不愁生源，但很多为期两年的全日制商学院课程处境困难。一些学校开设了兼职、周末和在线课程。还有一些商学院从“综合管理”转向专业化的课程，比如金融、创新管理、或者创业，或者是雇佣新的院长来加强心理学、社会学或者组织行为学课程。另外一些学校通过联盟提供一种多校区全球体验。

　　尽管有这些变化，关于教学大纲失衡和教员士气受挫的批评声依然存在。休曼特拉.戈歇尔(Sumantra Ghoshal)、沃伦.本尼斯(Warren Bennis)、亨利.明兹柏格(Henry Mintzberg)以及杰弗里.费弗尔(Jeffrey Pfeffer)等学者表达的怀疑得到了广泛的认同。很多人怀疑商学院在一定程度上对2008年的金融危机负有责任，并推测他们培养学生在商业上获得成功，而无视社会整体的命运。学位膨胀非常严重，MBA正取代学士学位，成为商业成功的“门票”。

　　现在商学院面临着与教员授课的案例研究中的主人公同样的岔路口：选择渐进式改善，还是转型为不同的课程。把熟悉的事情做得更好往往是有利的，但也存在两难。声誉最好的学校能够吸引最优秀的学生和招聘单位。他们吸引知名的“公共知识分子”担任教师，也能吸引最多的捐款用于资助学生。这些学校最缺乏改变方向的动力，至少现在是这样。

　　然而，多数一流商学院意识到种种问题，涉及教学大纲内容、学生激励、教学人员研究和参与，以及招聘单位对他们的过程的扭曲影响。一些学校采取了变通做法，比如雇佣有商业经验的讲师，或者推动更多基于实践和非课堂经验。一些学校在考虑大规模开设在线课程和在线教学。然而，对于本地和地区性学校来说，这些变通做法一般是不现实的，这些学校预算紧张，但又受到外界的压力，要求它们跻身于“商学院百强”榜单，而那些外部群体不懂排行榜的扭曲影响。这些学校努力为本地学生提供本地组织重视的技能，而它们所处的恶性循环使它们的商业模式变得不可持续。

　　或许管理教育行业应该重新评价其整体目标。学生究竟需要什么样的技能来帮助雇主、他们自己乃至他们的国家获得成功?

　　1978年，时任哈佛大学(Harvard)校长的德里克·博克(Derek Bok)评估了哈佛商学院(Harvard Business School)的课程设置。他的言论对现在的情况依然有启发。很多商学院对他提出的关于课程中缺乏商业伦理的见解做出了响应。目前商业伦理已经是美国管理商学院联合会(Association to Advance Collegiate Schools of Business, AACSB)资格认证过程的要求。更为棘手的是，他提出，商学院课程没能让学生准备好迎接一个日益受到政治、公共政策以及监管冲击的社会经济环境。他指出，很多高管将一半的时间花在政府、监管以及社区事务上。

　　通过添加商业伦理和公共事务课，或许可以解决这些问题。但还有更深层次的问题。当前在量化方法上的教学内容或许过多，但考虑到“大数据”、高频交易、复杂的全球物流，以及越来越强大的搜索算法，它们仍是不可或缺的。

　　挑战在于补充当前教学大纲的严谨性。管理人需要培养判断力，因为纯粹严谨决策所需的事实很少全部可获得。但管理判断(解决业务不确定性，为影响其他人的行动承担道德和社会责任)在支撑当前商学院管理教学的叙述中几乎没有任何角色。分析能力受到重视，判断能力成为牺牲品。

　　教授判断力并不是内容的琐碎转换。哈佛商学院一直维持着历史研究和案例研究，提供这方面的必要支持。因此，做不同的事情可能意味着恢复半个世纪前常见的管理培训的某些方面——在忙于为一切建模的过程中，后来人们忘记了这些方面。企业不仅对市场力量做出回应，也对价值观和原则、对社会期望和法律、对监管和专业行为准则都有所回应。随着严谨的研究成为教员职业生涯的衡量标准，要将这些考虑纳入教学大纲已经变得更难。

　　恢复平衡也意味着重新评估管理实践的内部话语。量化分析和具体数据或许占主导地位，但在应对一个海外投资项目的政治风险、一项研发突破的概率，或者是一家新工厂的影响时，对话也会包括观点和判断。

　　高管们有很多时间都是在用话语(而不是数据或量化模型)来说服别人，或者听取他人的劝说，表达情绪和愿景。交谈很重要。因此，或许商学院欠缺的就是，培养他们的学生话语技能，以补充他们成功传授的分析技能，使其人性化和社会化。的确，或许商学院最深层次的问题是，在非常全面地拥抱量化方法的同时，他们在不经意间给人这样一种错误印象：高管的判断力是无关的，一个编程良好的电脑可以更好地完成工作。