中国是一个人口大国,拥有较为充分的劳动力资源,这使得中国企业在肆意享受廉价劳动力时往往只注重了员工的任务绩效,而忽略了员工的行为绩效。然而随着“刘易斯拐点”的到来,人口红利逐渐消失,员工作为企业日益稀缺的财富,其工作行为尤其是消极负面的反生产行为(Counterproductive Work Behavior,以下简称CWB)对组织绩效的影响已成为研究的焦点。现有的CWB研究多集中在员工个体层面,主要是关于概念内涵、影响因素、发生机制的实证研究。但随着研究的深入,员工负面行为中越来越多的非线性现象引起了广泛关注。并且在管理实践中,管理者对CWB的控制主要针对的不仅仅是孤立的员工个体,而是会在复杂环境下发生交互演化的群体CWB,这些都是目前CWB研究亟待解决的问题。全文运用突变理论和计算实验理论,从线性到非线性,静态到动态,个体到群体等不同视角出发,对个体和群体CWB两个方面内容进行研究。首先在CWB实证研究的基础上,结合该行为突变特征,用经典突变理论定性构建了个体情绪和情境压力两个控制变量作用下的员工个体CWB尖点突变模型。然后引入随机突变理论和Cuspfit方法通过武汉某通讯企业的调研数据对突变模型进行了非线性实证研究。在个体CWB突变机制假设检验的基础上,以CWB中某一特殊行为——员工主动离职为对象,通过定性模拟和模糊数学设计了突变函数的参数求解方法。然后结合杭州某五金代工企业员工离职案例求解出相应的参数范围,对中国经济转型期中的员工主动离职行为进行了量化测定和数值实验。人具有高度的复杂性,员工CWB中会有主要影响因素之外的变量产生的随机干扰,所以用扰动性突变的新概念描述了这一随机干扰。并在个体CWB突变模型中加入QSIM算法,将严格静态的突变模型转化为模糊动态的半定性模拟模型,来推理员工CWB及其影响因素间交互的动态过程。由于员工在组织中不是孤立的个体,而是以群体的形式存在,并且企业CWB管理的关键还是在于对群体行为演化的掌控。管理科学中的计算实验方法为解决这一问题提供了新途径,首先通过计划行为理论定性提出了基于直觉和理性的CWB双系统决策模型,然后利用前景理论和演化博弈理论构建了组织对员工CWB监管的计算模型。最后在anylogic软件平台上搭建了员工群体CWB实验系统,结合我国OEM企业案例,用多智能体模拟实验研究了企业正式与非正式约束对员工CWB的控制效果。并从入职状态,生产管理模式,CWB危害控制和补救措施等方面给出了员工个体CWB过程控制的策略建议。基于贝叶斯网络的视角提出了实证模型和真实数据驱动计算实验的新方法,将个体CWB发生机制扩展到群体CWB的演化研究。在经典的CWB行为实证模型和转型期下中国制造业企业现实数据的基础上,通过贝叶斯网络学习得出员工CWB行为决策树。再结合社会网络影响理论和观点交换理论,构建了集成贝叶斯网络的计算实验模型。最后运用一系列虚拟实验,从组织层面分析了组织规模,沟通范围,网络节点度,个体CWB前因变量,组织结构等对员工群体CWB演化的影响,并为员工群体CWB的控制策略和措施提供参考建议。