中国领导文化

领导文化,并非中国独有。写这篇文章是因为早上看到群里面有人发了个新闻,大底是某某女士误信骗子模仿领导,损失5000RMB。一时兴起,就来谈一谈领导文化。

这个词倒并非第一次出现,只不过更偏爱于历史,所以一直未曾认真思考过。任何一个拥有自己发展模式的国家、企业,或者公司,都有其自己的管理层与执行层之间的方式。我这里用管理层与执行层取代领导一词,是因为我们若认识不清“领导”的来由,便会如上面的女士般,被骗尚不知根本原因。

为什么要有管理层?

一个组织(组织的极限发展便是国家),在其边界内必然有一群为了共同利益或者协同利益工作的人。组织是可以没有管理层的,中国历史很好地证明了这一点。在原始初期,利益冲突尚未来得急占据人们的主要生活,这时的组织,亦或生活群体是没有管理层的。你要硬塞给他,他也不知道做什么。

时间推演下,组织的发展带着历史的必然性。渐渐的,这个群体的人变多了。人类的伟大绝不在于占据了食物链的高层,而是思考。思考的结果是产生矛盾,你喜欢狩猎,我钟情于纺织。这里就产生矛盾了。任何资源,包括食物的数量在某个时期是有限的,如何公正、公平地分配资源成为矛盾的突出问题。纵观历史,几千年的历史岂不是资源分配竞争的结果?这时候就需要一个狩猎队长和一个纺织组长进行交涉,他们是全权代表,解决七口八舌的无截止讨论。为了更好地获得资源,他们开始思考,开始做出一些最原始的管理工作。我认为,这是管理的最早形态。

为什么是他来做管理层?

这个问题很难从正面来讨论。就我看来,其本身并没有多少逻辑性,倒是一种选择性的结果。反过来看,既然我需要一个狩猎队长,那么最终必然会有一个。这个人可能是你,可能是他,最终总是要做出一个选择的。从极限角度来看,就像中国历朝历代的帝王。撇开兵戎铁骑的冷血无情,就是一种选择性竞争。做得好的帝王,名垂千古;不得人心的,遗臭万年。当然,在风评中,中国史官有着举足轻重的作用。这不是今天的重点,不加以讨论。

正是这种选择性的困难,人类创造了竞选、投票、抓阄等形式。这些都是思考与智慧的产物。

何谓中国领导文化?

一旦一个组织的进化进入管理者发展阶段,管理者为了解决问题,必然会做出一系列的政策。这种政策或者是推荐性的,或者是强制性的。我想,在原始初期,管理者是没有威压的。他们忙都忙不过来,哪里有时间来整理官服,作威作福?

但是历史的演进,强化了管理者与执行者之间的分层。人们开始发现到两者之间存在微妙的不同,这种不同随着时间的演变逐渐被放大。然后,领导就出现了。智者与愚者的区别往往不在于执行力,而在于对问题的思考维度是否足够宽阔。人们往往更偏向于愚者是不会思考的,其实不然,只不过他们思考的方向在当时失败了。成王败寇,所以他们成了历史中的愚者。人们开始习惯于领导-平民模式的发展,这才有了一人得道,鸡犬升天之说。习惯于人类有着太大的约束力,纵观人类发展史,又何尝不是一个改变习惯,适应习惯的变化史?

何谓中国领导文化?

当代,无论是什么产物,只要带上中国特色一词,顿时就显得高大一点。倒不是说中国一词带给它多少荣耀,实在是中国人对于事物的解读与众不同。

鲁迅认为中国的封建是牵制发展的重要原因,我却觉得是封建下建立的习惯左右着这泱泱大国。试问有多少人可以理解没有皇帝的朝代?虽然他们每天数落着着历朝历代的诟病。又有多少人理解帝王身后的无奈?

中国的领导,本身是没有问题的。然而中国的问题在于人口问题。多一亿人的思考,就会多出一亿条路。在这一亿条路上,只要出现些许偏差,就会使得中国领导文化变味。久而久之,人们只知道领导了。所以才出现了开头某某女士被骗一事。因为该女士从未思考过,领导是的职责是什么。所以当代中国才有那么多领导违法事件。

究其原因,是因为国人读书少,缺少思考的时间。这个可不是我说的,每年的调研报告中,中国人均读书一直是垫底的,连那倭寇小岛都远超我们。

中国现在的网络导向,媒体导向太过表面化。我们在指责领导文化的同时,更多地应该思考,如何才能改变这种文化。

【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究展开,重点介绍基于Matlab的代码实现方法。文章系统阐述了遍历理论的基本概念、动态模态分解(DMD)的数学原理及其与库普曼算子谱特性之间的内在联系,展示了如何通过数值计算手段分析非线性动力系统的演化行为。文中提供了完整的Matlab代码示例,涵盖数据驱动的模态分解、谱分析及可视化过程,帮助读者理解并复现相关算法。同时,文档还列举了多个相关的科研方向和技术应用场景,体现出该方法在复杂系统建模与分析中的广泛适用性。; 适合人群:具备一定动力系统、线性代数与数值分析基础,熟悉Matlab编程,从事控制理论、流体力学、信号处理或数据驱动建模等领域研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解库普曼算子理论及其在非线性系统分析中的应用;②掌握动态模态分解(DMD)算法的实现与优化;③应用于流体动力学、气候建模、生物系统、电力系统等领域的时空模态提取与预测;④支撑高水平论文复现与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段调试运行,对照理论推导加深理解;推荐参考文中提及的相关研究方向拓展应用场景;鼓励在实际数据上验证算法性能,并尝试改进与扩展算法功能。
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