任务复杂性研究前沿探析与未来展望，本文主要内容关键词为：探析论文,复杂性论文,未来论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
组织在诞生、发展、成熟乃至衰退的演化过程中要完成各种各样的任务，这里的任务是指组织或组织中的个体所担负的责任或者预期要完成的工作，而任务的基本属性就是复杂。任务之所以表现出复杂的属性，一是因为任务执行人只有有限的理性，其认知水平也是有限的，从而导致任务在主体基本面上的复杂化；二是因为多项不同性质的任务有可能同时交织在一起，从而导致完成任务的行为过程趋于复杂化；三是因为完成任务的结果可能要用多种指标来衡量，从而导致任务结果评价过程的复杂化。任务复杂性会对企业战略的制定与执行产生重要的影响，因而引起了学术界的广泛关注。越来越多的学者从不同的理论视角对任务复杂性概念进行了阐释，特别是Campbell（1988）对任务复杂性做出了明确、详细的定义，并对任务的属性进行了深入的探讨。从那以后，关于任务复杂性的研究开始从概念界定逐渐延伸到理论框架构建和建模实证检验，任务复杂性的理论内涵与实践应用也因此而得到进一步的拓展。本文从任务复杂性概念的提出背景与内涵界定切入，深入探讨任务复杂性的理论属性与实践效用，以理清任务复杂性理论研究的基本脉络，并对未来的研究方向进行展望。
二、任务复杂性概念的提出及其内涵界定
任务复杂性（task complexity）概念的提出可以追溯到心理学家的决策任务研究。心理学家认为，决策任务之所以呈现复杂的特性，是因为执行人可以根据多种思路进行决策，而决策的结果也存在多种可能。[1]心理学家的观点主要基于认知的视角，认为任务复杂性是由人的认知局限性造成的。后来，这一概念的理论重要性引起了学者们的普遍关注，特别是致力于“目标设置”（goal setting）问题研究的学者。他们把任务的特性和任务执行人的认知过程整合在一起，运用认知理论来探讨目标设置问题，结果发现在目标设置过程中，设置实现难度大的目标能促使组织认真制定自己的战略以解决目标难以实现的问题。[2]因此，他们认为：在认知效应与动机效应的双重作用下，复杂的任务与实现难度大的目标结合在一起，有利于提升完成任务的绩效。无论是心理学家对任务复杂性的关注，还是目标设置问题研究者对复杂任务的探究，都导致系统检视任务复杂性概念成为必要。
复杂性是一个外延很宽的概念，但当它被限定在有关任务的研究范畴中时，就被赋予了较为明确的含义。现有的任务复杂性研究主要集中在以下三个方面：一是信息处理与决策制定；二是任务与组织设计；三是目标设置。尽管这三方面的研究有其各自不同的范畴，但研究者们对任务复杂性的理解却表现出较强的一致性。他们从主观和客观两个方面来解读任务复杂性，认为一方面复杂性是任务的一种客观特征，是任务本身的结构与内容造成了任务的复杂性；另一方面它又表现为任务执行人的一种心理感受或体验，只有当执行人执行任务并不断与任务互动时，才能感知到任务的复杂性。
在界定任务复杂性概念的过程中，学者们表达了不同的观点。有的学者主张从执行复杂任务所需的技能和知识的视角来界定任务复杂性，有的学者立足于任务所指涉的绩效维度数量来解释任务复杂性，还有学者则认为应从复杂任务在心理学层面的意蕴对其进行定义。下面从心理认知、任务客观特征和人与任务互动三个视角来梳理任务复杂性概念的研究脉络。
首先，从心理认知的视角来界定任务复杂性。基于心理学视角的任务复杂性概念研究并没有把任务复杂性定义为任务执行人主观的、心理层面的感知，而是强调任务的心理维度，如任务的重要性、任务的身份识别功能等。这种观点多出现在工作与任务设计研究中，而任务的复杂性也常被等同于任务丰富性（task enrichment）。如Ganster（1980）[3]在关于电子化沟通系统的研究中就是把任务复杂性定义为任务所涉及的范畴数量，用范畴的多寡来衡量任务的复杂程度。因此，这里的任务复杂性实质上与任务丰富性相差无几。值得注意的是，关于任务设计的研究并没有忽视客观的任务特征，只是把任务的客观特征间接地与任务执行人期望的心理状态联系起来，这就引出另一种关于人与任务互动的研究视角。
其次，从任务客观特征的角度界定任务复杂性。越来越多的学者力图抛开人的心理因素的影响，试图单纯从任务的客观特征来解析任务复杂性。March和Simon早在1958年就对复杂任务的客观特征进行了描述，他们指出复杂任务表现出三方面的特征：一是包含未知的、不确定的路径选择或行动序列；二是在任务路径与结果之间存在不明确的、难以预知的联系；三是复杂任务可能包含一系列非独立的子任务，因而各子任务间可能存在复杂的内在联系。类似地，Wood（1986）[4]将任务复杂性定义为“路径—目标”的多重性，即存在多种实现任务目标的路径，体现出一种“手段一结果”的概念界定方式。而Maynard和Hakel（1997）则强调从结果层面探讨任务复杂性，认为任务复杂性是指任务的执行结果存在多样性。[5]由于对任务执行结果的衡量存在不确定性（如评价指标不可知、结果维度间存在内在联系），因而任务呈现出复杂性特征。
最后，从人与任务互动的视角来认识任务复杂性。与将任务复杂性理解为主观心理过程的视角不同，基于人与任务互动的视角定义任务复杂性的研究，更加强调任务执行人在执行任务时的表现以及执行任务的过程与结果对任务复杂性的重要影响。在任务执行过程中，任务执行人往往会发现实际任务要比预想的复杂得多，这就要求任务执行人不断学习、提升能力，以寻求适当的方法尽可能好地完成任务。例如，Seijts和Latham（2001）[6]把任务复杂性定义为任务执行人在执行任务时表现出来的能力，即任务复杂与否是相对于任务执行人执行任务的能力而言的。Locke和Latham（2002）[7]对可描述任务与不可描述任务进行了比较研究，结果发现不可描述任务通常被认为是复杂的任务（是指任务执行人难以清晰、完整地描述相关信息的任务），原因就在于任务执行人完成任务的可选方案并不完备，并且存在多种完成任务的路径。因此，我们认为：基于人与任务互动的视角，任务的复杂性会随着任务执行人的技能与洞察力的变化而发生变化。
三、任务复杂性的核心内容体系
任务复杂性概念在组织研究领域的地位日益上升，越来越多的学者开始围绕任务复杂性进行实证研究，并将任务复杂性与组织形成、组织运行等联系起来，极大地丰富了任务复杂性的内涵。本文从路径、过程、结果三个方面归纳整理了现有研究对任务复杂性内涵的阐释（参见表1）。
（一）路径
根据Campell（1988）[8]的定义，任务复杂性是多种路径、多种目标以及它们之间存在冲突的表现特征。因此，路径出现在复杂任务的执行环节，而目标则反映执行任务的预期结果。有学者（如Kanfer和Ackerman,1989; Latham和Seijts,1999）研究发现：完成一项任务的路径越多，任务的复杂性就越高。Campell（1991）[9]以计划任务为例考察了为完成计划任务而采取的不同行动之间的矛盾冲突问题，结果发现计划这种任务不仅要求迅速处理信息，而且还要求降低处理信息的成本，而在完成计划任务的过程中难以同时实现这两种行动的效率最优化，必须以牺牲一种行动的效率为代价来实现计划任务完成效率的最优化。根据人与任务互动的视角，任务复杂性的路径维度还包括任务执行人掌握的有关任务执行路径的信息。在任务执行过程中，如果任务执行人能够了解所有路径的特征与状况，且清晰掌握有关当前所选路径特征和状况的信息，即对于任务执行人来说，自己在完成任务的路径方面不存在信息不对称的问题，那么就能降低任务复杂性。但是，如果一项复杂的任务涉及多个执行人，其中只有部分执行人掌握关于所选路径的信息，或各相关执行人掌握所选路径的信息存在差异，那么就会提升任务复杂性。
（二）结果
与路径维度相似，反映任务复杂性的结果维度也包含复杂任务性的客观特征以及人与任务的互动两个层面。从任务复杂性的客观特征来看，任务执行结果的多样性最为明显，这是由路径多样性造成的。Speier、Vessey和Valacich（2003）[10]研究发现，每一种结果都可作为衡量任务执行效果的维度。由于每个衡量维度都有自己独立的信息处理过程，因此，随着由多结果驱动的信息处理过程的不断增加，任务复杂性就会不断提高。此外，不同结果之间的矛盾也是任务复杂性的客观特征表现，这种矛盾主要体现在衡量指标的冲突上。例如，Rothrock、Harvey和Burns（2005）[11]指出：复杂的任务往往要用数量和质量两种衡量结果的指标来衡量，用数量指标来衡量一项任务时，任务执行效果主要体现在数量指标的提高上且以此为绩效改善的途径，而不会考虑质量指标的提升。在人与任务互动的层面，任务复杂性主要反映为同一任务的不同执行人掌握任务目标或执行结果信息的不对称性。如果只有部分任务执行人清楚任务目标或者说任务的预期结果，或者只掌握部分可能结果的信息，那么就说明任务的预期结果不明确或者任务执行人对结果不清楚，这样自然会导致任务复杂性。
（三）过程
过程是指由路径指向结果的进程，是路径与结果两者交互影响的环节。任务复杂性在过程维度上主要表现为路径与结果之间的不确定性以及构成任务的不同子任务之间所存在的冲突。首先，从路径—结果关系层面看，如果潜在的路径行动序列与预期的任务结果之间无法建立确定的关系，即无法确定由某个行动序列组成的路径必然会导致某个预期的结果，那么，该任务执行过程中需要处理的信息就会增加，从而提升任务复杂性[9]。彭正银（2003）对此解释道：如果多条路径与多种结果之间存在不确定的联系，那么任务执行过程中需处理的信息量就会增大，导致任务执行人难以从可能的路径中快速选出最优路径。其次，从任务构成来看，一项复杂任务往往包含大量的子任务，这些子任务并非相互独立、以简单加总的方式构成复杂任务，而是存在矛盾、协调的内在特征。如果一项任务由多个相互冲突的子任务构成，并且任务执行人必须采取相互矛盾的行动序列来实现相互冲突的预期目标，那么，由不同子任务构成的任务必然具有较高的复杂性。
四、任务复杂性对相关理论的拓展
与交易成本等相对成熟的概念不同，任务复杂性还没有形成完整的理论。但不可忽视的是，任务复杂性作为基础维度、调节因素以及过程要素扩充了相关理论，并且能够更好地解释相关研究领域的结论和观点。可以说，任务复杂性为相关理论提供了崭新的研究视角，丰富了它们的意蕴。
（一）作为基础维度充实了交易成本理论的内涵
根据交易成本理论，交易成本主要是由在人性因素与交易环境因素的交互作用下市场失灵造成的交易困难所致。因此，Coase认为，交易成本应该包括由交易困难所导致的搜寻成本、谈判成本、合同订立成本和合同执行成本等。Williamson根据Coase的思路对交易成本理论进行了拓展，提出了交易成本的三个维度，即投入专用性、交易不确定性和交易频率。这三个维度较好地解释了交易成本产生的根源，但却忽视了这样一个问题：任务作为交易的载体，因其复杂性而会导致交易成本的产生。基于此，Jones、Hesterly和Borgatti（1997）[12]把任务复杂性作为交易成本的一个新维度，从而扩充了Williamson的交易成本三维度观。
实际上，Jones等学者[12]对Williamson提出的交易成本三维度中的投入专用性维度进行了解析，把它区分为“人”的专用性和“物”的专用性。“人”的专用性是指人力资产专用性，而“物”的专用性则是指为完成复杂任务而投入的物质资产的专用性。更进一步，Jones等[12]将复杂任务定义为需要众多不同的专用性投入来完成的产品生产或服务提供任务，并且明确指出，交易成本的四个维度应该是：（1）稳定供给下的需求不确定性；（2）定制交易的人力资产专用性；（3）时间紧迫条件下的任务复杂性；（4）网络成员之间的交易频率。
任务复杂性之所以能够作为基础维度纳入交易成本理论的范畴，主要因为：（1）任务复杂性会提高分解和分配任务的复杂性，而用于完成任务的资源正是契约中专用性投入的重要组成部分，因而会加剧契约的不完全性，进而增加根据契约进行交易的成本。（2）任务复杂性会增加有关任务执行方法创新的活动。由于方法创新活动的实施路径及其结果是不确定的，这些不确定性交织在一起就会增加交易成本。（3）任务复杂性会导致交易频率的提高，相应的管理成本与议价成本也会随之上涨。由上可见，任务复杂性在Williamson提出的交易成本的三个维度上会全面增加交易成本，因而可作为交易成本的又一构成维度。
（二）作为调节因素完善了目标设置理论的架构
如前所述，任务复杂性的理论意义能够不断得到提升，还得益于目标设置理论对它的关注与研究。而任务复杂性作为重要的调节因素，对于目标设置理论深入探究从目标到绩效的内在机理也可以发挥重要的作用。上世纪五六十年代，行为主义研究大行其道，目标设置理论开始从心理学的角度探究人的行为，但早期的理论研究大多关注目标特性对行为的影响，其核心内容是通过识别目标的意识性、实现难度和承诺程度等重要特性来挖掘目标设置和实现过程中的绩效提升机制。随着目标设置理论被越来越频繁地应用于组织研究领域，任务特性也日益成为该理论关注的焦点。正如组织心理学家Locke和Latham（2002）所指出的那样，我们的主要兴趣在于解释并预测影响目标绩效的组织任务或与工作相关的任务。
作为任务的一种重要特性，复杂性就成为学者们用来解读目标—绩效机制的重要调节因素。一方面，有学者研究发现任务复杂性对于目标—绩效机制具有正向调节作用，能够正向放大目标—绩效机制的作用效应。例如，Wood、Mento和Locke（1987）通过元分析研究发现，对高复杂性任务设置实现难度大的目标能比对低复杂性任务设置同样的目标带来更高的绩效。另一方面，由任务复杂性引出的任务策略，同样发挥着重要的调节作用。作为应对任务复杂性的重要手段，任务策略对目标设置绩效的影响日益显著。例如，Chesney和Locke（1991）研究发现，组织为了完成复杂任务往往会采取多样化策略。与目标实现难度相比，任务策略会对绩效产生更加直接的影响。因此，完成复杂任务的过程充斥着目标与策略的互动。只要组织能够实施有效的任务策略，那么，实现预定的目标就能带来较高的绩效（Durham、Knight和Locke,1997）。由此可见，任务复杂性理论有助于我们通过探索目标—策略互动机制来解析目标设置与任务执行过程之间的关系。
（三）作为过程要素拓展了认知负荷理论的应用范畴
任务复杂性对于许多理论的发展起到了重要的推动作用，特别是在认知负荷理论的发展过程中充当了不断深化该理论的过程要素。澳大利亚学者Sweller[13]在研究认知负荷理论时强调，任务复杂性是一个重要的过程变量。所谓“认知负荷”就是指人作为个体在完成学习或与知识相关的工作的过程中需承载的全部认知资源。他指出这种认知负荷包括三种类型：一是内在认知负荷，由任务本身的性质、任务执行人个体的技能水平以及它们之间的交互作用来决定；二是外在认知负荷，由完成任务的方式所决定；三是相关认知负荷，与认知图式的形成与应用有关。其中，内在认知负荷与外在认知负荷都要受任务复杂性的影响。
在认知负荷影响过程模型中，任务复杂性是一个重要的过程变量，而且其过程作用的发挥很好地契合了前述三种视角的任务复杂性内涵。过程模型中诱因要素是任务所涉及的认知元素。Park、Baker和Lee（2008）研究发现：认知元素越丰富，任务复杂性程度越高，任务目标实现的难度就越大，这比较符合心理学家从认知角度对任务复杂性进行的解释。更进一步，任务复杂性程度越高（具体表现为任务复杂性本身的客观特征包含越多的未知、不确定的因素，任务执行人的技能水平越是参差不齐，而且人与任务的互动也越复杂），则内在认知负荷水平就越高。[14]这较好地契合了从人与任务互动以及任务客观特征的视角对任务复杂性进行的解释。
五、任务复杂性对相关应用研究的深化
把任务复杂性引入相关应用领域的研究是任务复杂性研究从理论探讨向实践应用的关键性转变，任务复杂性研究的焦点也由任务复杂性的概念界定与属性分析逐步转向对其影响作用的探讨。如何评价任务复杂性对于相关应用研究的影响以及正确认识这些影响，也是学者们一直关注的重点问题。
（一）作为诱导因素驱动网络组织的形成与协同
近年来，关于网络组织的研究越来越多地引用任务复杂性这个概念。引用任务复杂性的网络组织研究主要围绕以下两个方面展开：一是把任务复杂性视为网络组织形成的诱导条件；二是把任务复杂性作为网络组织成员间协同行为的促进因素。
关于网络组织形成的问题，传统的观点认为网络组织形成的主要动因来自于组织间资源互补的需要。而任务复杂性意味着多个组织需要通过专用性资产联合来构建组织间网络以完成复杂的任务。[12]更进一步地，网络组织可以利用相互依存与互补的关系平台来配置与整合资源以完成复杂任务。例如，为了完成复杂的技术革新任务，企业会因自身技术能力不足而与其他企业进行联合，结成战略联盟；为了增强市场控制力和管理影响力，企业会通过纵向兼并与横向联合来构建企业集团；中小型创业企业为了启动和实现新技术与新产品的产业化，会沿着资金链或服务链寻求与投资银行、科技管理公司的合作以形成创业网络。可见，任务复杂性是促进网络组织形成的一个诱因。
关于网络组织的协同，传统的观点认为协同行为是由协同动机引发的，而企业的协同动机主要来源于企业自身的资源缺陷以及与其他企业进行资源交换的需要。从任务复杂性的视角来看，协同动机有可能源自于任务复杂性。一方面，协同可作为一种协调机制确保复杂任务的完成。[15]企业网络是由若干独立利益主体组成的群体，很难通过企业个体的权威与管理控制来强化与实现网络成员之间的协调，而只能依靠企业间的信任、关系与双边或多边契约来达成协调。但这种协调缺乏一种机制来保证，因而使得相应的行动难以落实与实施，且往往在独立主体追求自身利益最大化的行为面前显得脆弱无力。[16]因此，当面对技术创新、改善运营管理与服务品质等复杂任务时，网络成员企业之间必须在资产联合、利益分配与功能整合等多层面进行协作，并在决策、管理与服务等方面保持协同。
另一方面，基于资源与能力的视角，任务复杂性会加大企业独立完成任务的难度。因此，企业需要通过采取协同行动来实现资源与能力的共享，以确保复杂任务的圆满完成。一家企业不可能具备整条价值链各个环节的全部能力，因此，企业在面对复杂任务时就必须寻求外部合作来实现自己的任务目标。有研究（如Gulati,1995; Gittell和Weiss,2004）表明，当任务复杂性成为企业经营的常态时，网络组织成员企业间的资源共享与协同合作就会成为经常性现象。这时，网络组织成员间通过价值网络来维系关系，显然要比实施一体化更有优势。可见，任务复杂性会影响网络组织的协同动机，从而引发协同行为。
（二）作为调节变量影响团队组织（指以团队为基本运作单位的组织）的合作绩效
在团队组织研究中，任务复杂性被认为是团队任务的特性之一。[11]大范围、跨领域的知识需求决定复杂任务的圆满完成需要团队成员之间与团队之间的通力合作。一方面，由不同背景、专长和经验的成员组成的团队能够更好地对任务复杂性进行认知；另一方面，团队可以通过分工协作来更好地发挥自身和各个成员的专长，同时有效监控成员的工作行为。正如Mathieu等（2000）所指出的那样，团队通过成员间的知识分享和交流更加适合完成复杂任务。
基于上述认知，有学者逐渐把任务复杂性作为调节变量来探讨团队组织的合作绩效。自20世纪70年代以来，学者们开始不断寻找影响团队组织合作绩效的因素，并且发现了以下三种因素：一是作为团队工作对象的任务因素；二是作为团队工作主体的人（成员）的因素；三是基于团队成员与任务互动的任务处理因素。在任务因素层面，相关研究主要围绕任务的类型对团队绩效的影响展开。例如，Perona和Miragliotta（2004）[17]通过考察意大利14家家电企业团队工作任务与绩效发现：销售、物流、产品与工艺、生产组织等任务在任务复杂性的调节作用下会不同程度地影响工作团队的绩效。在团队成员因素层面，相关研究主要围绕团队的人口统计特征对团队绩效的影响展开。例如，Cannon-Bowers等（1993）[18]研究发现，在任务复杂性的调节作用下，团队异质性会对团队绩效产生影响。也就是说，执行简单任务往往是同质团队绩效较高；而执行复杂任务则异质团队绩效较高。在团队与任务互动层面，相关研究主要侧重于团队的信息处理或任务执行方式对绩效的影响。例如，Akgün等（2005）[19]研究发现，团队在执行任务时采用的交互记忆系统会对团队学习和新产品开发产生影响，但这种影响要受任务复杂性的调节。
总体而言，任务复杂性之所以能够在团队组织合作绩效的研究中发挥调节变量的作用，主要是因为任务复杂性能够影响团队工作主体——成员的认知与决策，而团队成员是影响团队行为与绩效的重要因素。任务复杂性具有影响决策的效应，能够放大决策者的信息处理需求并影响决策的效度与效率，进而影响策略运用与信息处理的效度。Ho和Weigelt（1996）[20]根据协调博弈模型，运用三个策略变量——可选择空间的势能、理性知识可复制程度、战略性知识可复制程度——对任务复杂性进行了测度，以评判任务复杂性是否影响主体对均衡决策的选择。
（三）作为基础要素开启了网络治理模式研究
网络治理是指对网络组织的治理，往往以交易成本理论为基础，而任务复杂性作为网络组织形成的重要诱因，已成为学术界探究网络治理模式的新视角。援引Jones等人引入任务复杂性所提出的交易成本四维度观，彭正银（2003）对网络治理的交易特征进行了分析，并现实性地提出了适应性网络治理模式的相关理论命题。进一步，他通过对任务复杂性的操作化研究，将其划分为五阶复杂性水平，并据以剖析任务复杂性与资产专用性组合的比较治理成本，最后探寻了可用于网络治理的人力资本治理模式。林钟高、徐虹和吴玉莲（2009）则在内部控制治理这一核心价值的主导下，基于企业内部网络合作的视角，在六个维度（生产层面的三个维度：任务复杂性、技术可分解性和责任单位风险管理能力；交易层面的三个维度：交易的不确定性、资产专用性和交易频率）的基础上，进一步确定了内部控制的价值和治理途径。
六、现有研究不足与未来研究展望
目前，任务复杂性研究呈现出日益普遍的态势，在理论探讨和实践应用方面都取得了丰硕的成果，并且充实了交易成本理论的理论意蕴，完善了目标设置理论的架构，拓展了认知负荷理论的研究视野，更在网络组织协同、团队组织绩效、网络治理模式等应用研究领域得到了很好的发展。但总体来看，学者们大多将任务复杂性作为一个变量或者影响因素来研究相关问题，以任务复杂性为核心的理论体系尚未建立。因此，本研究认为现有的任务复杂性研究还存在较大的不足，主要表现在以下几个方面：
首先，已有研究尚未围绕任务复杂性形成较为完整的理论体系，也没有深入研究任务复杂性的概念界定和类型划分等问题。尽管综观已有文献，我们可以从路径、过程、结果的角度来解析任务复杂性，但这仍显得过于抽象。国外已有学者开展任务复杂性类型学研究，如Maynard和Hakel（1997）就把任务复杂性分为客观复杂性与主观复杂性，并分别考察了它们对组织绩效的影响。但是，关于任务复杂性的主、客观分类尚未得到学术界的普遍认可。
其次，到目前为止，针对任务复杂性的实证研究还较为少见，原因在于已有研究对任务复杂性的操作化探索不足。部分研究只是在样本选择时单纯地定义了复杂任务和简单任务，然后把任务复杂性作为研究变量，这并没有涉及任务复杂性的本质问题。虽然国外学者Campbell曾经试图对任务复杂性进行量化，但并没有给出系统的量化标准。
最后，已有研究大多将任务复杂性应用于单一组织行为研究或心理研究，对于组织间的行为特征、心理动机及其规律的研究还较少引入任务复杂性概念。已有研究对网络组织运行规律的探讨以及对网络治理机制的挖掘尚存在缺陷。例如，传统的观点认为资源互补是网络组织形成的前提条件，但现实告诉我们，任务复杂性是驱动网络组织形成的重要诱因。可惜，这个问题尚未引起学者们的广泛关注，造成对网络组织运行机理及网络治理机制探索不足。
未来的研究应该主要从以下几个方面展开：第一，通过对任务复杂性进行类型学研究，或将其分层细化，深入探讨任务复杂性的本质属性，从而构建完整的任务复杂性概念框架与内容体系。同时，根据合适的分类标准来考察不同类型的任务复杂性，分别考察它们对相关变量的影响效果及其对解释相关问题的不同贡献，并且深入挖掘任务复杂性发挥作用的内在机理。第二，注重对任务复杂性的量化研究，使任务复杂性具有可操作性，以有效解决任务复杂性实证研究滞后的问题。未来研究可以尝试从任务特性与类型入手来解决任务复杂性量化标准的构建问题。第三，借助任务复杂性概念探讨网络组织运行机理、行为特征及其治理等问题。当企业面临单凭自身的资源和能力无法完成的复杂任务时，就会通过合作组建网络组织来完成复杂任务。但是，任务复杂性会对网络组织的治理模式、成本与绩效产生重要的影响（彭正银，2003）。因此，后续研究应该结合运用经济学、管理学、组织学等多种学科理论以及博弈论，以系统的观点来探讨任务复杂性在网络组织运行与治理中的作用问题，基于任务复杂性视角深入研究网络组织的治理机制。
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