复杂科学与管理

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姚向东

一、复杂科学是系统科学发展的新阶段

    20世纪两个重大发现(相对论、量子力学)使科学取得了更大进步。但进入80、90年代后，科学界开始思考“科学向什么方向发展”的问题？目前学术界有两种观点：一种是《科学美国人》杂志资深编辑柯根(Cohen)的观点，在访问了若干科学家后，他在《科学的终结》(Endof Science)一书中认为科学已面临终结：“科学特别是纯科学已经终结，伟大而激动人心的科学发现时代已经一去不复返了，将来的研究已经不会产生多少重大的新发现了，而只有渐增的收益递减。”另一种观点是许多有识之士认为的科学不是面临终结而是面临新时代，如系统科学家普里高津指出：少数派开始怀疑这种乐观的论调，就是说科学已经到头，尽善尽美，就在我们的宏观层次上仍有一些问题还远未得到解答，曾经有过一些关头，经典科学似乎已经近乎功德圆满，但每到这时候总有一些事出了差错，于是方案必须扩大，待探索的疆域又变得宽广无际了。又如桑塔费研究所(SantaFe Institude)的第一任所长柯夫曼(Kauffman)认为：“通过诺贝尔奖的堂皇道路通常是用还原论的方法开辟的，当为一群不同程度被理想化了的问题寻求解决的方案，但却多少背离了真实的世界，并局限于能找到一个解答的地步，这就导致科学的越分越细碎，而真实的世界却要求我们采用更加整体的方法。”再如诺贝尔物理奖获得者盖尔曼(Munay Gell-Mann)提出“必须给自己确立一个确实宏伟的任务，就是实现正在兴起的包括多学科的科学大集成。”

通常趋向于第二种观点的，现在是从经典科学走向新科学的时代，因为人类文明已经由机械工业文明向信息生态文明转变，这一转变必然伴随着科学的大转变，以还原论、经验论、纯科学为基础的经典科学正在吸收系统论、理性论和人文精神的发展，成为新的一门科学——复杂科学(Complicated Science)。

复杂科学是21世纪的科学，是研究复杂性、复杂系统的科学。自贝塔朗菲(Ludwig VonBertalallffy)最早于20世纪对年代提出系统科学以来到现在，系统科学观念经过一段大的发展演变过程。

首先，人们认识到系统整体大于它的部分之和，即当一些组元组成一个系统时，它就会出现一些它的个体(组元)所没有的性质。对此还原论是认为系统等于组成部分之和，而复杂科学更前进一步，认为系统是其组元的函数。

其次，人们发现系统具有层次结构和功能结构，研究系统的结构时要考虑层次结构和功能结构的重叠和它们之间的关系。

再次，认识到系统处在不断发展变化之中，系统是动态的。

第四，系统经常与它的外界环境进行物质、能量和信息的交换。

第五，系统在远离平衡的状态下也可以稳定(耗散结构理论、自组织理论)。

第六，确定性系统有其内在的随机性(混沌)。

第七，随机的系统有其内在的确定性(突现)，看似完全随机的系统有自组织功能，能突现出若干种特殊的结构来。

这些新观念不断冲击经典科学的传统观念，从而使系统论、信息论、控制论、相变论(主要研究平衡结构的形成与演化)、耗散结构论(主要研究非平衡相变与自组织)、突变论(主要研究连续过程引起的不连续结果)、协同论(主要研究系统演化与自组织)、混沌论(主要研究确定性系统的内在随机性)、超循环论(主要研究在生命系统演化行为基础上的自组织理论)等新科学理论也相继诞生。在这样的背景下也就产生了复杂系统和系统的复杂性两个范畴。

系统的复杂性主要表现在：

(1)系统各单元之间的联系广泛而紧密，构成一个网络。因此每一单元的变化都会受到其它单元变化的影响，并会引起其它单元的变化。

(2)系统具有多层次、多功能结构，每一层次均成为构筑其上一层次的单元，同时也有助于系统的某一功能的实现。

(3)系统在发展过程中能够不断地学习并对其层次结构与功能结构进行重组及完善。

(4)系统是开放的，它与环境有密切的联系，能与环境相互作用，并能不断向更好地适应环境的方向发展变化。

(5)系统是动态的，它处于不断发展变化之中，而且系统本身对未来的发展变化也有一定的预测能力。

而复杂系统最本质的特征是其组成部分具有某种高度的智能，即具有了解其所处环境，预测其变化，并按预定目标采取行动的能力，也就是具有自组织、自适应、自驱动的能力。这也就是生物进化、技术革新、经济发展及社会进步的内在原因。

根据上述理解，复杂科学有三个主要特点：

(l)研究对象是复杂系统，例如植物、动物、人体、生命、生态(生物链)、企业、市场(股票市场)。经济、社会、政治等方面的系统。还可以包括物理、化学(例如择报催化)、天文、气象等方面的系统。

(2)研究方法是定性判断与定量计算相结合、微观分析与宏观综合相结合、还原论与整体论相结合、科学推理与哲学思辨相结合的方法。其所用的工具包括数学、计算机模拟、形式逻辑、后现代主义分析、语义学、符号学等等。

(3)研究深度不限于对客观事物的描述，而是更着重于揭示客观事物构成的原因及其演化的历程，并力图尽可能准确地推测其未来的发展。例如为什么一个受精卵能演化成具有脑、眼、口、鼻、肝、肺等器官的人体？为什么处于大致相同环境的企业各有成败？等等。

二、复杂科学的发展与现状

关于复杂科学的研究一般认为是在20世纪80年代中期开始的。1984年，由诺贝尔物理学奖获得者盖尔曼(MunayGell-Man)和安德逊(Philip Anderson)、经济学奖获得者阿罗(Kenneth Arow)等人支持，组织了桑塔费研究所(SFI)，专门从事复杂科学的研究，试图由此找到一条迈向学科融合来解决复杂性问题的道路。从当前的研究来看，英美做了比较多的工作。我国也做了一些工作。在美国复杂科学的研究形成五个学派(如附表)。英国有一个复杂科学论坛，论题包括突现的设计、复杂性理论的应用、复杂性与技术、创新的组织、组织设计等。

附表1:

学派名称	代表人物	理论工具	复杂性所在	主要研究方向
系统动力学派	Forester,Neadms,Senge等以MIT为基础的学者	常微分方程	系统中	组织理论，特别是学习型组织
适应性系统学派	Coner Kauffman,Houand,Arthur,Costi等以SFI为基础的学者	偏微分方程	系统中	经济、生物、认知等系统
混沌学派	一些分散的小组，如Los Alamos非线性研究中心	非线性常微分方程	系统中	物理、经济等系统中
结构基础学派	Warfield,Vickers,Piece,Polanyi,Pra-got等人	形式逻辑，包括集合论、关系论、图论等	人脑中	管理理论，特别是交互管理
暧昧学派	一些独立研究的学者	学科交叉及后现代主义方法	不明确	社会、语言等系统

研究复杂科学的经典著作有Forester的《系统动力学》，PeterSenge的《第五项修炼》，Bran Athur的《经济中的递增回报与路径依存》，此外还有《确定性的终结》、M．盖尔曼的《从夸克到美洲豹》、《数字不确定性的终结》等。

我国学者钱学森等人于1990年提出了开放的复杂巨系统的概念，并认为复杂问题实际上是开放复杂巨系统的动力学特性问题。1992年他们又提出了从定性到定量综合集成研讨厅体系，实现人机结合的大成智慧。遗憾的是，由于种种原因，这些想法一直未能付诸实施，因此还未取得实际的成果。

三、研究复杂科学的基本方法与主要工具

研究复杂系统的基本方法应当是在唯物辩证法指导下的系统科学方法。它包括以下4个方面的结合：

(l)定性判断与定量计算相结合；

(2)微观分析与宏观综合相结合；

(3)还原论与整体论相结合；

(4)科学推理与哲学思辨相结合。

复杂科学研究中目前所用的理论工具主要是微分方程和形式逻辑，除此之外的理论工具还包括：

(1)不确定条件下的决策技术

包括定性变量(名义变量、序变量)的量化(多维尺度、广义量化等)、经验概率的确定(从最简单的指数平滑法、线性回归法、移动平衡法等到非线性回归法，再到新的研究，如数据挖掘、数据库中的知识发现、智能挖掘等)、主观概率的改进(知识库、德尔菲法)、案例研究(典型性调查)和先验信息集成(贝叶斯公式)等。

(2)综合集成技术

包括系统的结构化、系统与环境的集成(全局与局部)、人的经验与数据的集成、通过模型的集成、从定性到定量的综合集成技术。

(3)整体优化技术

包括目标群及其优先顺序(目标规划优先及变化)的确定、巨系统的优化策略(分隔断法、面向方程法、多层迭代法、并行搜索法)、优化算法(线性规划、目标规划等)、离线优化和在线优化、最优解与满意解的取得等。

(4)计算智能

包括演化计划(遗传算法、演化策略、演化规划、遗传程度设计等)、人工神经网络(EBP型、竞争型、自适应共振型、联想记忆型等)、模糊系统等。

(5)非线性科学

非线性科学已由传统的动力系统理论(稳定性和分叉理论、混沌、孤子)和统计力学(分形、标度)，延伸到多尺度、多体，以及非平衡系统中的复杂和随机现象的研究。而对非线性科学压倒一切的挑战就是，对远离平衡的各系统中的自组织结构的形成和功能，确认其关键的范式。

(6)数理逻辑

包括经典谓词逻辑、广义数理逻辑(模型论、公理集合论、证明论、递归论等)、多值逻辑、模态逻辑、归纳逻辑等。

(7)计算机模拟

包括人工生命、元胞自动机、竞争与使用、大群模拟工具等。

四、复杂性管理的涵义

把复杂理论引入管理，我们称之为“复杂性管理”。它的具体涵义大体上指两个方面：一是把管理对象看作是一个复杂适应系统；二是把复杂性理论和方法应用于管理实践。所以，有时称“以复杂性为基础的管理方法(Complexity-based approaches tomanagement)。复杂性管理又可以称为关于组织和自组织的理论，它揭示了诸多相互独立的因素怎样形成一个有机整体或功能组织，它们又是如何在变化的条件下保持自身的连贯性。同一性和目标，发挥功能和发展的。它为我们理解组织的原则和动力学演化规律，把握动态、不确定的世界提供了新的概念和方法。列维(Levy)指出：“混沌理论预示了一个说明企业的动力学演化与企业活动家们之间复杂关系的框架。通过把企业概念化为一个混沌系统，经营方面关涉的诸变量可以被揭示出来。”

虽然列维说的是企业，但对其它组织也同样适用。他比较了复杂性与(作为对象的)组织系统之间的共同性，认为二者都是：

(1)非线性的，这使得原因和结果之间不对称；

(2)分形的，这使得度量依赖于等级，以及概念上有着不确定性；

(3)等级层次间是递归的，这使得其中的性质易于失去；

(4)对初始条件的敏感性，因而系统经验描述是易于变化的；

(5)充满反馈环和可能的分岔点，以及(6)会发生突现(Emergence)。

可见，复杂性理论能够引人管理并进一步导引范式变革。事实上，一些有前瞻性的理论家和管理者已经把复杂性理论引人管理。例如英国学者WoodRobn在他的《架驭复杂性》(《Managing Complexity》)一书中讲，西方发达国家已将复杂性管理应用于管理的全过程，即从物理过程到虚拟过程，从思考到行动的整个人类活动过程。毫无疑问，也同样包含着创新过程。

五、复杂性管理的基本特点

这里关注的是“复杂性管理”(Complexity-basedmanagement)的特点，而不是“复杂适应系统”或复杂经济系统行为的特点。复杂性管理的主要特点如下：

l. 整体性

世界、社会、经济系统不是机器，而是更像有生命的机体。个人行为不是孤立的，而是以维方式相互作用，相互影响：整个管理系统的行为不可将其组成部分机械地拼在一起来理解。以往人们面对复杂问题时，习惯于将其分割成可以处理的片段进行思考，然后加以整合。这种先分割再组合的结果使我们丧失了更深入观察整体各要素之间的互动关系以及由此而形成的复杂现象的能力。

2. 系统思考

生命系统是一个不可分割的整体。组织也一样，要了解组织中管理问题的症结，必须先了解产生这些问题的系统整体。系统思考即整体性思考，而不是“拆零式”思考。但看整体，并不表示每个组织的问题都能以察看整个组织而获得了解。有些问题只能靠研究主要机能怎样互动去察觉，有些问题的关键系统力量来自某个特别的机能领域，还有些问题，必须考量整个产业中的互动力量。系统思考需要灵活性，其中一条重要原则是；我们需要研究的互动因素，应是那些与要解决的问题相关的因素，而不是以组织或系统中因功能而划分的人为界线为出发点。这个原则称为“系统边界原则”。

系统思考是一项看清复杂性状况背后的结构，以及分辨高杠杆解与低杠杆解差异所在的一种修炼。所谓“杠杆解”是指用一个小而专注的行动去引起持续而重大的改善，类似于机械的杠杆作用原理。为了达成这个目标，系统思考提供一种新的语言，以重新构建我们的思维方式。

3. 隐喻方法

为了研究整体性，又不能用分割方法破坏整体，一个有效的研究方法是隐喻(metaphor)，用隐喻来理解复杂性。关于复杂事物的大量基本概念是通过隐喻来表述的。与经典科学不同，复杂性概念中蕴含的一个基本观点是整体性、非线性，每个局部都是相互锁定的网络的一部分，不可能通过将它们分解为既定系统或不同方面而完整的描述它们。在这种情况下，隐喻就是基本的和重要的了：它可以将一些差别较大的经验领域融合成一个单一的形象或符号，使那些不同经历、不同背景的个体通过想象和象征直观的理解，而不进行分析和归纳。经济学家阿瑟指出：在真正的复杂系统内，不存在一模一样的模式，但其中有些共同的主题却是可以辨认出来的。通过充分研究，可以发现有增长创造性，进而找出可被控制和利用的噪声因素，等等。隐喻中包含的多种涵义可以激发人们的想象和创造。运用隐喻以阐明意义和开拓新的可能性，已成为复杂系统管理者的基本工作。

4. 学习与适应

复杂的组织系统以生命有机体为“原型”，能够对变化的环境做出灵活反应，通过持续的动态调整和重组过程以适应环境，并把环境变得对自己有利。它从本质上区别于受外部指令控制的机械系统，而成为一个自组织系统。适应性组织的最大特征是“内设了学习算法”——向环境学习和从“历史”中学习，能够逐步学会采取合理行动的方式。适应或学习是一个主动探索过程，即不断地尝试和发现各种可能性，通过各种反馈机制，在“最适合的场景”中稳定下来或者向更好的组织状态进化。适应性组织能够主动作用于环境，使变化变得对自己有利，或创造机会和趋势。在当代，由于信息和知识成为动力，社会环境总是处于不断变化和发展中，没有一个组织、一种方式能够以不变应万变。因此，学习能力被看作组织的基本生存前提。很多管理学家都强调说，竞争中的组织要想获得成功，就必须有比对手适应环境变化更快的学习能力，尤其是当考虑到管理对象是由人组成的系统时——这里有大批的掌握一定专业知识的智慧头脑，能够理解所处的环境，预测其变化，按照既定目标采取行动。因而不同于一般意义上的“适应性系统”。今天的组织理论更多地使用“学习型组织”或“有组织的学习”的概念，不仅包含“实验更多”、“鼓励更多的常识”、“允许更多的失败”，更强调在这种环境中“人们可以不断拓展他们创造真正希望有结果的能力，以多样性的方式得到培育，集体抱负得以释放。”多样性是通过一个系统内要素的不断重新组合而实现的。

“学习性组织”的主要宗旨之一即创新。这就要求扩展适应概念。生命有机体的适应并非全然是一个保守状态，即使处于一个相对不变的稳定环境中，组织自身也会发生变化，有可能开辟出全新的小环境，例如基因突变。

5. 支持创意与个人责任性

组织内的个体对自己的工作和自己增加价值的计划负有责任。否则，实践组织内的复杂性原则对他们就少有价值。复杂性组织管理中两个概念非常重要，即自主与协调。自主的特性保证了整体的稳定，使其具有抗干扰的弹性，能够在内外干扰下保持适应能力与生存；协调的特性又保证更大整体的有效运转。“一家企业的每个部分(包括每个人)都有其独特的性质，但每个要素都理解它在整个大背景中的地位和作用。每个要素都有自我优化、自我设计、自我创造和自我组织的自由，但都受整个任务的大背景制约。组织的每个组成要素不再是等待上面告知它该做什么，而是被要求不断自行调整以适应整体的需要，并与其他要素进行交流，按照能够使其自身运作和整体组织都实现最优化的方式运转。它要求每个要素在使其自身工作与整个组织相关联时都能各司其职。”

6. 体论式领导和创造性张力

成功的组织是那种知道如何又快又好地处理复杂性和新事物的组织，而成功的领导是那些善于处理复杂性问题的领导人，是那些拥有一种能够凝聚、并坚持实现共同愿景能力的领导人。其中一种处理的方法就是“悖论式”领导(“Paradoxical”Leaders)，包括：

①要给组织管理以方向，但却是非指令性的；

②要有权威性，但又不能是控制式的；

③要有很强的影响，但又是开放式的；

④未来是不确定性的，但对此又是清晰的，等等。

组织的每个成员都需有“创造性张力”，它源于愿景与实景相比较，心中产生一种力图使实景与愿是相合的力量，其间的差距所形成的张力，是每位成员自我超越的动力。

六、复杂科学在管理中的应用前景

复杂科学的应用前景广阔，如提高决策的有效性，组织的演化、管理的变化、合作与竞争、灾难的预防与减轻、技术创新等等。复杂科学在管理中的应用主要表现在：

l.群体决策

主要分为两种类型：一是合作型决策，即大家无利益冲突，为的是共同寻找最优；另一种是协商型决策，即大家利益不一致时怎样通过协商使得都能接受某一结论，协调各方面的意见。在群体决策中应注意群体各成员的知识、经验、胆略、利益、价值观等的差异，使各成员充分了解该决策的价值体系及有关的各种信息，此外还要防止由于权威等级不对称引起的决策零点飘移和从众效应。在通过群体决策实现综合集成时，要从管理科学来研究怎样真正贯彻“民主基础上的集中、集中指导下的民主”这一有中国特色的决策体制，要真正用科学的方法来发展“民主集中制”。

2.技术创新

在从工业社会向信息社会转变的过程中，企业无创新就难以生存。复杂科学将创新看成已有知识和组元重新组合而造成的突现现象。复杂科学反映着在科学和商务上做事方法的根本转变，企业必须把开发知识和智能放在首位。复杂科学研究如何通过企业职工(组元)之间的相互作用而产生知识、创新、创造性和智能，发现创新的产生主要取决于组织和激励，创造让全体职工通过联系与交流关心企业全局的条件，而不取决于个别职工突出的聪明才智。创新并不是个别天才人物的灵机一动，而是系统为适应环境变化所作出的调整。

3.企业组织

复杂科学更加强调组织的进化性和应变能力。在组织方式上提出了无固定边界的非正规组织、层次很少的扁平型组织、成员间能有效沟通的网络状组织、有利于鼓励内部创新的半自治式组织等等。

4.经济发展

复杂科学不再将经济看成是市场稳定和供求平衡的结果，而看成是许多相互作用的个体在不稳定状况下不断调整彼此关系的结果。每个个体都根据它对未来的预测及其他个体的反应来采取行动，并且不断地学习和适应。由此会突现出新的经济结构和模式，而组成经济的机构、行为及技术等因素也会不断地形成和重组。经济的某些部分可能会达到暂时的平衡，而另一些部分则可能会不断地演化。如阿瑟在一些日常经济现象中发现递增回报，并提出经济发展是路径依存的，认为建立在均衡、稳定、决定性等物理学理论基础上的旧经济学应当被建立在结构、特有形式、自组、生命周期等生物学理论基础上的新经济学所取代。

5.虚拟经济与金融危机

虚拟经济(Fictitious Economy)是指证券、期货、期权等虚拟资本的交易活动。其发展过程包括闲置货币的资本化、生息资本的社会化、有价证券的市场化、金融市场的国际化以及国际金融的集成化等阶段，1997年虚拟资本世界总量已达140万亿美元，约为世界各国国内生产总值总和28.2万亿美元的4倍。全世界虚拟资本每天的平均流动量已高达1.5万亿美元以上。可以预计，随着电子商务和电子货币的发展，虚拟经济的规模还会膨胀。虚拟经济有五个特点：第一，复杂性。系统组元(投资者、受资者、金融中介)既独立决策又相互影响；第二，介稳性。系统具耗散结构，虽然通过自组织作用达到稳定，但其稳定性又很容易被外界微小扰动所破坏；第三，高风险性。虚拟资本内在不稳定性导致其价格变幻无常，而金融市场交易规模的增大和交易品种的增多使其变得更为复杂；第四，寄生性。它由实体经济体系中产生又依附于实体经济系统，两者相互影响、作用；第五，周期性。经济泡沫膨胀，破灭，再膨胀，再破灭，周期反复，波浪型发展。金融危机是指利率、汇率、股价等金融指标全部或大部分突然而急剧地恶化的现象。从复杂科学系统论角度看，可认为金融危机的成因主要是基于虚拟经济的内在特性，再加上外界的扰动，从而造成虚拟经济系统的崩溃。

七、努力学习和创新，发展复杂科学

我们对国外提出的一些新观念，首先要有高度的敏感性，但不要赶时髦；其次要认真研究其特征和提出的背景；三是应结合我国的现状进行思考，提出对策；四是要提倡百家争鸣，发扬学术民主，各抒己见，求同存异，通过实践来逐渐求得一致。

从科学哲学的观点看，复杂科学的出现实际是科学向唯物辩证法的回归及螺旋式推进，因为物质统一性、普遍联系、永恒运动、对立统一、质量互变、否定之否定、必然性与偶然性等规律和范畴在复杂科学中都能有所体现。中国人研究复杂科学有两大优点：一是从古代哲学开始就主张整体论，注重整体化；二是拥有唯物辩证法这一思想武器。我们要充分发挥唯物辩证法这一思想武器的优势，大力促进复杂科学的发展。

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