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叫板牛顿定律,两获诺贝尔经济学奖,复杂性科学到底是什么?

2018-11-17 16:01去四川Qu4C编辑:wanzi人气:


来源:Management.co.nz

翻译:雁行

无论是商业决策还是个人决策,时常都会产生意想不到的后果,主要原因是决策者缺乏对复杂性的理解。所以,很多政策会“走火”,最后事与愿违。世界经济论坛指出,要想在第四次工业革命中站稳脚跟,“用复杂性科学解决问题”,将是最不可或缺的一项技能。

复杂性是一个振奋人心的新领域,它是一个跨学科的科学领域,用于理解并影响复杂系统的行为。复杂系统又称复杂适应系统(CAS),它将人类组成的实体(比如组织机构、社群、城市)视为有生命的生物体。

这跟盛行的牛顿宇宙观,以及由此引申出来的观念——将人类的组织机构视为机器——形成了鲜明对比。在有生命的系统中,各实体为了自我维系,不断适应新环境,不断进化。

这个过程只在一定程度上受制于“权威”或“管理层”的影响,不被预先决定或控制。复杂系统的行为无法预测——它是涌现式的。也就是说,我们无法简单地参照各个组成部分,来推出或理解(系统)整体的行为。

生态系统就是复杂适应系统的实例。在其中,顶层模式从底层互动中涌现而来。翱翔天空的鸟群就构成了一个复杂系统。其中,没有一只鸟是领头的,但整个鸟群的行为是有组织的,而且展现出“集体智慧”。

另一个例子是人脑。某些神经元放电会影响其他神经元放电,而全脑“系统”又可以影响单个神经元。

类似地,互联网和股市也是复杂系统,没有单一的权威“控制”其运作。其行为也不能通过个体行为直接加以预测。同样,社会、政治和经济系统中也有相互适应的互动,这些互动会产生无法预测的模式。

在复杂系统中,以下情况并不罕见:变动很小,影响却很大(比如蝴蝶效应);变动很大,影响却出奇地小;以及某些影响是来自意想不到的原因,诸如此类。

举个例子,一项精心策划的健康教育课程,对一个社区作用寥寥,对另一个社区却效果非凡;一种新的“智能”金融工具被启用,最终却引发一连串的股市崩盘,并导致无数企业倒闭。

近些年来,两项诺贝尔经济学奖都颁给了复杂性的应用研究。比如麻省理工学院经济学家保罗·克鲁格曼(Paul Krugman),他将经济体视为复杂适应系统加以探究,阐释了经济活动集群和区域性增长差距的存在。这项工作已经在影响城市规划、经济地理学等诸多领域。

而马里兰大学的托马斯·谢林(Thomas Schelling)研究发现,即便一个地区没有种族主义或仇视现象,而只存在一些简单的偏好,比如人们更喜欢跟和自己类似的人住在一起,居住隔离也会涌现出来。

复杂性和组织机构

站在复杂性的视角看,组织机构就是一个网络,由相互关系和“反馈循环”构成。面对当代管理和战略规划背后的稳定性、可预测性和可控性,复杂性发起了重重挑战。

撼动世界的事件,比如苏联解体、柏林墙倒塌、“9·11”恐怖袭击,以及全球金融危机,这些都不可预测;在很长一段时间里,复杂的交互和反馈循环不断展开,最终才涌现出这些结果。一直以来,被管理领域奉为圭臬的“预测并规划”理念再也站不住脚了。

过去三十年来,复杂性科学在组织机构和领导力领域中得到了越来越多的应用。

各类机构,比如波音公司和经合组织,以及医疗、开发、教育等领域的政策制定者,都开始广泛应用复杂性原则,包括战略规划与管理、运营设计,以及产能拓展。如今,复杂性科学的应用范围涵盖了各行各业,包括公共卫生、气候政策、企业战略、公共管理、能源建模以及环境等等,不一而足。

好几位作者以复杂性和量子物理学的“新科学”,开始叫板17世纪的牛顿定律和准则。

达娜·佐哈尔(Danah Zohar)是牛津大学物理学家,她解释了这些法则的本质,及其对管理和社会意味着什么。

“牛顿物理世界的基本组成单位,是孤立的原子,它们像台球一样,在空间中四处弹射、碰撞。在当时的政治思想家眼中,社会中的个人就像这些原子一样,相互作用与对抗,追逐着自身的利益……时至今日,信奉‘理性选择’理论的经济学家和社会学家依然认为,个人行为永远是基于对自我利益的追逐。”

在当今的管理实践中,这种思维方式依然盛行,它体现在分级与控制中,体现在对一系列特定事物的信仰中,比如稳定性、确定性和绝对性,比如唯一‘正确’视角,比如孤立的、相互分离的、可互换的组件,比如专家的专业技能,比如基于冲突与对峙的相互关系(比如党派政治)。

工业革命的准则,包括劳动分工、自由市场经济、批量生产,以及科学管理,都体现了上述原则。牛顿法则帮人类踏足月球,将体力劳动变成小事一桩。然而,在社会和政治领域,热力学和机械能定律的这种哲学延伸已经不合时宜。未来学家艾文·托夫勒(Alvin Toffler)总结得好:“机器时代正进入急刹车。”

政策阻力

无论是商业决策还是个人决策,时常都会产生意想不到的后果,主要原因是决策者缺乏对复杂性的理解。所以,很多政策会“走火”,最后事与愿违。麻省理工学院的约翰·斯特曼(John Sterman)称之为“政策阻力”,并记述了以下真实案例:

*美国储蓄贷款行业去监管化,旨在解决该行业的金融问题,结果却引发投机浪潮,最终招致崩溃。

*1996年3月,《洛杉矶时报》刊文,题为“采用低价药,成本不降反升,研究发现:限制处方药不料却推高药价”。所引研究来自犹他大学,调查对象为健康维护组织(HMO)的1.3万名患者。

*修路缓解堵塞,结果却增加了车流量,延长了堵车时间,加剧城市蔓延和污染。

*推出低焦油、低尼古丁的香烟后,烟民为补足尼古丁摄入量,抽烟抽得更勤了,最后吸入更多的致癌物质和一氧化碳。另外,烟草税原本旨在减少吸烟,结果却促进了烟草走私,为恐怖主义筹资带来便利。

*灭火行动增加了森林火灾的数量,加重了火情。

*防洪举措,比如建造堤坝,会阻碍水体自然溢出到洪泛平原,从而引发更严重的洪灾。

* 抗生素会刺激病原进化出抗药性,包括结核病、链球菌、葡萄球菌和性传播疾病的有毒菌株。

*使用杀虫剂和除草剂会刺激害虫和杂草进化出抗药性。

复杂性与系统思维

复杂问题通常会留给专家去“解决”。他们往往是从一个狭窄的专业视角出发,拿出解决方案,但只是把那一个局部孤立出来加以解决。由此采取的干预措施或许能缓解症状,但治标不治本,问题还会重新出现,而且更加严重。

那么在面对复杂问题时,如何抵制这种短视的、还原论式思维呢?系统思维作为一种科学的决策方法,就这样应运而生了。

系统思维将复杂问题视为一个网络,由相互关联的元素构成,这些元素的相互作用导致了问题的产生。要解决问题,我们就得找到“支点”。而这需要整体性、协作性的干预手段,去改变系统,而不是症状。

(来源:未知)

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